數(shù)字水準(zhǔn)儀應(yīng)用中的條碼圖像匹配識(shí)別算法

李延海，李星全，申 晉，喬夏菲

測(cè)繪信息技術(shù)總站，陜西 西安，710054

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數(shù)字水準(zhǔn)儀應(yīng)用中的條碼圖像匹配識(shí)別算法

李延海，李星全，申 晉，喬夏菲

測(cè)繪信息技術(shù)總站，陜西 西安，710054

在數(shù)字水準(zhǔn)儀條碼標(biāo)尺定位測(cè)量中，標(biāo)尺條碼圖像的準(zhǔn)確識(shí)別是實(shí)現(xiàn)水準(zhǔn)測(cè)量的前提。遠(yuǎn)距離條碼圖像嚴(yán)重模糊，直接利用邊緣檢測(cè)條碼識(shí)別的方法失效。本文通過(guò)頻域物像比求解，利用相對(duì)穩(wěn)定的實(shí)測(cè)條碼條空重心位置與理想光學(xué)成像條碼中心位置進(jìn)行匹配，提出了條碼圖像亞像素匹配識(shí)別新算法，有效避免了高空間頻率下信號(hào)降晰帶來(lái)的邊緣識(shí)別難題。實(shí)驗(yàn)表明：本文算法具有較強(qiáng)的抗模糊和抗噪聲能力，實(shí)現(xiàn)了視距70m的正確水準(zhǔn)測(cè)量，達(dá)到了較高的測(cè)量精度。

數(shù)字水準(zhǔn)儀；條碼標(biāo)尺；圖像匹配；水準(zhǔn)測(cè)量

1 引 言

數(shù)字水準(zhǔn)儀作為高精度幾何水準(zhǔn)測(cè)量的核心儀器，是集光電技術(shù)、圖像處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)為一體的高科技測(cè)繪儀器。它以條碼標(biāo)尺取代傳統(tǒng)的刻線標(biāo)尺，以CCD取代肉眼觀測(cè)，通過(guò)算法進(jìn)行條碼識(shí)別，完成了高度和視距的自動(dòng)讀數(shù)，實(shí)現(xiàn)了水準(zhǔn)測(cè)量自動(dòng)化。數(shù)字水準(zhǔn)儀在大地測(cè)繪、水利建設(shè)、工程施工等各個(gè)領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用，起著至關(guān)重要的作用[1]。條碼識(shí)別技術(shù)是數(shù)字水準(zhǔn)儀實(shí)現(xiàn)自動(dòng)讀數(shù)的關(guān)鍵，是數(shù)字水準(zhǔn)儀生產(chǎn)中的技術(shù)瓶頸。水準(zhǔn)測(cè)量時(shí)，儀器和條碼標(biāo)尺是分離的，隨著測(cè)量視距的加大，條碼密度隨之增加，視距變化從幾米至幾百米，條碼成像的尺度也隨之大范圍變化；加之大氣折射、環(huán)境光線等諸多因素的影響，圖像傳感器采集到的條碼圖像退化嚴(yán)重，不但邊緣模糊不清，而且相鄰邊緣的相互疊加使得條碼信號(hào)的邊緣出現(xiàn)偏移，條碼識(shí)別的難度大大增加[2]。如果直接利用邊緣檢測(cè)方法進(jìn)行條碼識(shí)別會(huì)出現(xiàn)很大的誤差，甚至失效，根本無(wú)法完全滿足高精度水準(zhǔn)測(cè)量的需求[3]。因此，研究水準(zhǔn)儀條碼標(biāo)尺識(shí)別算法關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)加快高精度數(shù)字水準(zhǔn)儀產(chǎn)品的國(guó)產(chǎn)化進(jìn)程，推動(dòng)測(cè)繪儀器的數(shù)字化和自動(dòng)化發(fā)展必將具有十分重要的意義。

2 條碼圖像匹配識(shí)別算法概述

目前，國(guó)產(chǎn)數(shù)字水準(zhǔn)儀采用比較成熟和常用的方法是邊緣檢測(cè)法，但由于受制于邊緣難以識(shí)別的問(wèn)題，其在測(cè)量精度、識(shí)別穩(wěn)定性和對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力方面與進(jìn)口高精度水準(zhǔn)儀還存在著一定的差距。為此，本文研究提出了基于條碼圖像匹配的識(shí)別算法，用理想條碼條空的中心點(diǎn)與實(shí)測(cè)條碼重心點(diǎn)進(jìn)行位置匹配，有效避免了邊緣識(shí)別的難題，達(dá)到了亞像素的定位精度，提高了條碼的識(shí)別穩(wěn)定性和對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力，使有效測(cè)程達(dá)70m，測(cè)量精度達(dá)到每公里往返標(biāo)準(zhǔn)差優(yōu)于0.5mm，滿足了高精度水準(zhǔn)測(cè)量的需求。

在數(shù)字水準(zhǔn)儀的水準(zhǔn)測(cè)量中，由于CCD的條碼成像是多尺度的，若實(shí)現(xiàn)條碼標(biāo)尺理想圖像和CCD實(shí)測(cè)條碼圖像的匹配，則必須先求解出物象比，將條碼標(biāo)尺圖像按物像比縮放至與CCD實(shí)測(cè)條碼相同的尺度，計(jì)算出理想條碼圖像的條空中點(diǎn)位置；然后計(jì)算出實(shí)測(cè)條碼的條空重心位置，將兩者進(jìn)行位置匹配，完成標(biāo)尺高度的粗定位值；最后，由每個(gè)條碼的粗定位高度計(jì)算其對(duì)應(yīng)到視準(zhǔn)軸的高度及標(biāo)尺高度的精定位值，完成數(shù)字水準(zhǔn)儀的高度讀數(shù)，其流程如圖1所示。

圖1 條碼圖像匹配識(shí)別算法流程圖

3 物像比求解

數(shù)字水準(zhǔn)儀的條碼編碼大多為周期性條碼，利用其頻率特性，在頻域用傅里葉變換檢測(cè)條碼信號(hào)的頻率[4]，通過(guò)CCD實(shí)測(cè)條碼信號(hào)的特征譜線求解物像比。

像素點(diǎn)為N的條碼圖像信號(hào)序列s(n)的離散傅里葉變換為：

(1)

式中，k為信號(hào)序列的特征譜線號(hào)，若其采樣頻率為ωS，則信號(hào)序列對(duì)應(yīng)的空間頻率ω為：ω=kωs/N。

假設(shè)碼條間距為ΔL，物像比為d，則通過(guò)光學(xué)系統(tǒng)在CCD像平面上成像的碼條間距為ΔL/d,其條碼信號(hào)對(duì)應(yīng)的基頻值ω0為：

ω0=2πd/ΔL

(2)

若CCD的像素寬度為μ，則采樣頻率ωs為：ωs=2π/u.

由式1進(jìn)行CCD條碼信號(hào)離散傅里葉變換，若檢測(cè)到特征譜線號(hào)為k0，則條碼信號(hào)的物理頻率為：

(3)

由式2和3，即可求得物像比：

(4)

4 條碼條空重心點(diǎn)計(jì)算

若數(shù)字水準(zhǔn)儀實(shí)際條碼標(biāo)尺的波谷中心位置為L(zhǎng)t，通過(guò)物像比縮放后，則CCD理想條碼信號(hào)的波谷中心點(diǎn)位置lt為：

lt(i)=Lt(i)/(d·μ)=i·ΔL/(d·μ)

(5)

波峰中心點(diǎn)位置lp為：

CCD成像實(shí)測(cè)條碼由于光學(xué)系統(tǒng)的模糊作用和相鄰條碼的相互作用，其波峰波谷中心點(diǎn)位置并非其區(qū)間極大值和極小值點(diǎn)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析，波峰波谷區(qū)間的重心位置與其最為接近，因此，采用條空重心法計(jì)算實(shí)測(cè)條碼的峰谷中心點(diǎn)位置[5]。若取波峰或波谷區(qū)間為[a,b]，則計(jì)算區(qū)間[a,b]內(nèi)所有點(diǎn)的加權(quán)平均值，即可得到準(zhǔn)確的條碼信號(hào)的波峰波谷的亞像素重心位置 ：

(7)

通過(guò)條空重心法檢測(cè)到實(shí)測(cè)條碼信號(hào)的波峰波谷點(diǎn)位置如圖2所示：

圖2 計(jì)算得到的實(shí)測(cè)條碼條空重心位置

5 條碼圖像匹配

條碼標(biāo)尺是由一系列寬度不同的碼條按一定的編碼規(guī)則排列組成，當(dāng)兩個(gè)相鄰條碼(黑色區(qū)域)寬度不同時(shí)，相應(yīng)的條碼間白色區(qū)域的位置會(huì)發(fā)生變化，其中點(diǎn)位置(波峰位置)也會(huì)相應(yīng)變化。如圖3所示：

圖3 理想條碼條空中心位置示意圖

當(dāng)相鄰兩條碼寬度相同時(shí)，其波峰位置Lp(i)與Lp(j)相重合；反之，其波峰位置Lp(i+1)、Lp(i+2)與Lp(j+1)、Lp(j+2) 就存在差值。利用這一特性，通過(guò)計(jì)算實(shí)測(cè)信號(hào)中的所有條碼與相同長(zhǎng)度CCD成像的理想條碼信號(hào)的方差和，即可確定兩段條碼的匹配程度。

假設(shè)實(shí)測(cè)信號(hào)共檢測(cè)到M個(gè)波谷點(diǎn)(即M個(gè)條碼)，波谷點(diǎn)和波峰點(diǎn)分別為st和sp，整個(gè)條碼標(biāo)尺共有N個(gè)條碼。若理想CCD條碼信號(hào)的波谷點(diǎn)和波峰點(diǎn)分別為lt和lp，則從整個(gè)條碼標(biāo)尺的第1個(gè)到第N-M個(gè)條碼的方差和，用匹配誤差E表示為：

(8)

其中，i=0,1,2,…,N-M-1。

當(dāng)實(shí)測(cè)條碼信號(hào)與CCD理想條碼信號(hào)處在同一高度時(shí)，即其兩段條碼內(nèi)的所有碼條寬度相同時(shí)，其匹配誤差E(i)達(dá)到最小值Emin：

Emin=min[E(i)]i=0,1,2,…,N-M-1

(9)

理論上，若實(shí)測(cè)信號(hào)的所有波谷和相鄰兩波峰的距離差與理想信號(hào)的波谷和相鄰兩波峰的距離差完全相同時(shí)，即條碼寬度完全一致時(shí)，其方差和為零；但在實(shí)際測(cè)量中，由于信號(hào)噪聲、物像比計(jì)算誤差等因素的影響，得到的實(shí)測(cè)信號(hào)峰谷重心點(diǎn)位置和理想信號(hào)的條空中點(diǎn)位置都會(huì)產(chǎn)生細(xì)微的誤差，因而其方差和不可能為零。但方差和越小，則實(shí)測(cè)信號(hào)的所有條碼寬度與此段理想信號(hào)對(duì)應(yīng)的條碼寬度越接近，即CCD采集到的條碼和理想條碼處于同一段編碼區(qū)域，亦即處于標(biāo)尺的同一高度。

將CCD實(shí)測(cè)條碼信號(hào)與理想信號(hào)按式8算法進(jìn)行匹配，得到實(shí)測(cè)條碼信號(hào)的匹配誤差E(i)，如圖4所示：

圖4 條碼匹配誤差E(i)分布

由上圖可以看出，當(dāng)實(shí)測(cè)條碼信號(hào)與CCD理想條碼信號(hào)處在同一高度時(shí)，其匹配誤差E(i)達(dá)到最小值(Emin=0.84)，當(dāng)其中有個(gè)別或部分條碼寬度不同時(shí)，其匹配誤差大大增加。匹配誤差E(i)的次小值為4.02，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于Emin。因此，依據(jù)最佳匹配位置的CCD理想條碼信號(hào)的高度值，可求得實(shí)測(cè)條碼信號(hào)的高度粗值h(i)。

若CCD對(duì)應(yīng)于視準(zhǔn)軸的像素位置為P，物像比為d，CCD像素大小為μ，則每一個(gè)條碼對(duì)應(yīng)的視準(zhǔn)軸的標(biāo)尺高度精讀數(shù)H(i)：

H(i)=h(i)+(st(i)-P)·d·μi=0,1,2,…,M-1

(10)

(11)

6 水準(zhǔn)測(cè)量實(shí)驗(yàn)結(jié)果

水準(zhǔn)測(cè)量實(shí)驗(yàn)時(shí)，利用螺旋測(cè)微器(最小分度值為 0.01mm)調(diào)節(jié)條碼標(biāo)尺的垂直高度，用本文算法對(duì)條碼標(biāo)尺圖像進(jìn)行識(shí)別和計(jì)算，每次將標(biāo)尺上升ΔH=2.00mm，分別在視距L為30m、50m和70m各進(jìn)行8次水準(zhǔn)測(cè)量，計(jì)算出水準(zhǔn)讀數(shù)h (數(shù)字水準(zhǔn)儀水平視線對(duì)應(yīng)于條碼標(biāo)尺的高度)，水準(zhǔn)測(cè)量實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示：

表1 水準(zhǔn)測(cè)量實(shí)驗(yàn)結(jié)果

L=30mL=50mL=70m測(cè)量次數(shù)讀數(shù)值h/mm高差△h/mm讀數(shù)值h/mm高差△h/mm讀數(shù)值h/mm高差△h/mm1763．851034．37936．212765．831．981036．432．06938．011．803767．882．051038．351．92939．871．864769．892．011040．362．01942．032．165771．942．051042．442．08944．122．096773．911．971044．492．05945．981．867775．871．961046．421．93947．931．958777．851．981048．512．09949．721．79平均值2．002．021．93標(biāo)準(zhǔn)差0．030．070．15

從水準(zhǔn)測(cè)量實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，當(dāng)視距為30m時(shí)，最大誤差為0.05mm，標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.03mm；當(dāng)視距為50m時(shí)，最大誤差為0.09mm，標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.07mm；當(dāng)視距為70m時(shí)，最大誤差為0.21mm，標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.15mm。該方法具有較好的穩(wěn)定性，達(dá)到了較高的測(cè)量精度。

7 結(jié) 論

在數(shù)字水準(zhǔn)儀測(cè)量中，由于在中遠(yuǎn)距離測(cè)量時(shí)條碼空間頻率很高，加之光學(xué)系統(tǒng)的模糊作用，以及環(huán)境光線、噪聲等諸多因素的影響，圖像傳感器采集到的條碼圖像退化嚴(yán)重，增加了條碼識(shí)別的難度，從而限制了水準(zhǔn)儀的測(cè)程和測(cè)量精度。將本文算法應(yīng)用于數(shù)字水準(zhǔn)儀的水準(zhǔn)測(cè)量實(shí)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了70m視距的準(zhǔn)確識(shí)別和讀數(shù)，具有較好的穩(wěn)定性，達(dá)到了較高的測(cè)量精度，完全能夠滿足通用水準(zhǔn)測(cè)量的需求，對(duì)提高數(shù)字水準(zhǔn)儀的精度和測(cè)量視距范圍有較大的實(shí)用價(jià)值。

[1]楊俊志，劉宗泉．?dāng)?shù)字水準(zhǔn)儀的測(cè)量原理及其檢定[M]．北京:測(cè)繪出版社，2005.

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Barcode Image Matching Recognition Algorithm in Application of Digital Levels

Li Yanhai,Li Xingquan,Shen Jin,Qiao Xiafei

Technical Division of Surveying and Mapping,Xi’an 710054, China

The accurate recognition of bar code image is the precondition for level measurement in the digital leveling with a barcode ruler. The direct edge detection method fails to detect barcode correctly when the stadia is long. The paper puts forward a new barcode image subpixel matching algorithm through getting the ratio of objects and frequency domain image and using the relatively stable bar-space barycenter position to match the ideal optical imaging barcode center. The algorithm effectively avoids the edge recognition problem caused by high spatial frequency. The experiment shows that the algorithm has a strong resistance to blur and noise immunity, the stadia measuring range is up to 70m and the level measurement achieves a high accuracy.

digital levels; barcode ruler; image matching; level measurement

2015-04-27。

李延海(1976—),男，工程師,主要從事裝備技術(shù)與儀器專業(yè)方面的研究。

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