作者 祝绘青1 董 浩1 张培恒2
1.河北省自动化研讨所(河北 石家庄 050081)
2.燕山大学电气工程学院(河北 秦皇岛 066004)
*基金项目：河北省科学院高层次人才培养与赞助项目(编号：2017G11)
祝绘青(1981-)，女，硕士，工程师，研讨方向：机器视觉与检测技能;董浩，男，工程师，研讨方向：机器人与机器视觉技能;张培恒，男，硕士，初级工程师，研讨方向;机器视觉。
摘要：QR码与其他二维码比较具有识读速度快、数据密度大、占用空间小的优势，已经在移动终端、嵌入式体系、交通运输、食品药品以及日子消费付出等范畴得到广泛运用。印刷过程中，因为遭到机械精度、出产工艺、操作失误等多方面要素的影响，印刷品外表会呈现不同类型的QR码缺点，首要包括：漏印、误印、印刷方位偏移、是非拉线等。运用图画预处理及模板匹配算法对QR码进行缺点辨认，完成对QR码印刷品中呈现的QR码图片漏印、误印、印刷方位偏移、是非拉线等印刷问题的自动辨认，然后处理了人工检测所带来的问题。
0 导言
跟着物联网与自动化辨认技能的迅速开展，QR码具有超高速识读、数据隐蔽性、可很好地处理我国汉字和日文等长处。在移动终端、嵌入式体系、交通运输、食品药品以及日子消费付出等范畴得到广泛运用。QR码在实践运用中一般印刷在产品外包装上。产品的包装质量对产品尤为重要，这不只因为它是点评产品合格的一个重要要素，产品的基本信息更是经过它来反映的。当QR码标签呈现问题的时分，用户对该产品的形象会遭到影响，运用产品时也会形成不方便。
但在QR码印刷过程中，有多种要素会导致印刷呈现质量缺点，不只影响出产功率，还会给印刷企业带来经济损失。常见的印刷产品缺点首要有：褶皱、飞墨、偏色、针孔、刀丝、糊版、脏版、套印禁绝、漏印、刮擦、墨点等[1]。这些印刷缺点直接导致QR码信息无法被正确辨认出来，所以在产品出厂前，需要对印刷在产品上的QR码进行查验辨认。传统的印刷标签质检是由操作者按规则的时刻间隔抽取印品，与样品模板比较，然后获取标签的质量状况。因为遭到人为要素的影响，传统的办法会存在漏检、误检，并且功率低，也给企业增加了人工成本。在高度自动化的工业出产中，产品出产具有集中性大批量的特色，且跟着人民日子水平的进步，人们对产品的外观及包装质量的要求也大大进步[2]，因而规划一套自动化智能化的QR码印刷质量检测体系是很有含义的。
依据上述状况，本文规划了QR码印刷质量检测体系，该体系能够对产品上印刷的QR码图片信息进行辨认与校对，检测出QR码是否存在漏印、误印、印刷方位偏移等缺点，并记载不合格产品的日志信息，除掉QR码印刷不合格的产品。
1 体系总体规划
1.1 软件部分组成
QR码印刷质量检测体系包括六部分：用户登录退出模块、相机初始化模块、QR码数据收集模块、QR码图画预处理模块、QR码辨认译码模块、QR码匹配比对模块。其间，用户登录退出模块是为了保证体系合法性，只要经过身份验证的合法用户才可运用该体系。相机初始化模块用于相机参数装备，之后可经过QR码数据收集模块获取产品上印刷的QR码图片，经过QR码预处理模块对获取的图片进行灰度化、滤波除燥、二值化、边际检测等图画处理，可进步QR码辨认的速率和功率，为下一步的QR码匹配比对供给模板依据。本体系的结构图如图1所示。
1.2 硬件部分组成
硬件部分包括光源照明模块和图画收集模块。其间，光源与照明计划是体系的重要组成部分，光源与照明设置是为了杰出检测物体的方针特征，即将检测的区域尽可能大的与布景区域进行区别，进步比照度，下降图画的辨认难度，使体系的可靠性和归纳功用得到进步。本体系选用环形白色高视点无影光源及控制器，如图2所示。
图画收集模块是体系的输入端，对整个体系的作业速度和功率有重要影响，包括光电传感器、工业相机、镜头、相机支架、链板等设备。
光电传感器输出的继电器信号，用于触发工业相机摄影。当链板运送至特定方位后，光电传感器作业，触发处于预备状况的工业相机抓拍待检测物体的QR码。本体系选用欧姆龙E3Z-T61A-L型光电传感器，传感器带有调理按钮和动作切换开关，呼应速率为1 ms，可发射透过性赤色光源，可满意体系精度、触发形式、链板速度的要求。
考虑到检测时链板一向处于高速作业状况，为了保证体系图画的分辨率和图画处理速率，该体系选用BASLER acA1920-155 μm 五颜六色工业相机，配有Sony IMX174 CMOS感光芯片，帧速率可达164 fps，规范通讯形式的USB 3.0图画传输办法，230万像素分辨率，足以满意体系要求。相机镜头选用BASLER C-125-1218-5M类型，分辨率为500万像素，光圈规模F1.8~F22.0，作业间隔200 mm，固定焦距12.0 mm，原装C口镜头，与已选相机和光源合作运用能够取得高质量QR码图画，为接下来图画处理环节奠定根底。
2 关键技能
2.1 QR码图画预处理
图画预处理是QR码图画识读过程中重要的柱石，它直接关系到QR码识读的精确性和功率。选用数字图画处理的办法对收集的QR码图画进行预处理，能够在很大程度上改进图画倾斜、颤动、含糊、光照不平等失真状况。QR码图画预处理流程包括：对所收集到的五颜六色图画选取加权均值法灰度化处理;对得到灰度图画进行中值滤波和二值化;在必定程度上消除噪声搅扰;用Canny算法对二值化的灰度图画进行边际检测;找出QR码的各编码的精确区域。
现在常用的灰度化图画办法有三种：最大值法、均匀值法和加权均匀法[3]。经过MATLAB编程将三种办法的灰度化作用进行比对，如图3所示。用户能够依据运用场景挑选不同的灰度化办法，本项目选用的是加权均匀法。
边际检测算法有Sobel、Canny、Prewitt等几种办法，经过对收集的QR码样本采纳多种边际检测算法，仿真成果如图4所示，经过比照确认本体系终究选取了Canny边际检测算法。
2.2 模板生成与图画匹配算法
为了使图画匹配能够得到便于缺点检测的作用，本体系选用了QR码模板匹配办法。将逆向生成的QR码做灰度化和二值化处理，作为该体系匹配的规范模板[4]。QR码印刷质量缺点检测的具体算法过程如下：
1)二值化
图画收集模块获取的待检测QR码图片经过图画预处理后得到二值化图画信息;
2)确认QR码方位
经过边际检测确认QR码矩形区域及4个极点的方位，计算出QR码倾斜度并校对;
3)QR码缺点类型断定
若倾斜度大于门限值则断定为“QR码图片方位偏移”;若未监测到QR码区域，则断定为“QR码图片漏印”。用校对的QR码图画和规范模板做差值运算，确认QR码印刷中是否存在是非拉线或是非块缺点;
4)QR码译码
若无上述缺点问题，经过QR码译码模块[5]，解析QR码图片包括内容，并和模板中包括内容进行字符串比对，断定是否存在“QR码图片误印”。
3 软件开发
本项目经过使用LabView软件可快速完成图画收集处理及人机界面交互完成的优势，MATLAB图画处理的优势，选用两者混合开发形式。其间QR码相机装备、QR码图画收集、QR码辨认、QR码匹配依据LabView渠道完成。灰度化、边际检测等图画预处理在MATLAB渠道上编程完成。
3.1 LabView软件开发
LabView软件内置的IMAQdx经过NI MAX能够直接衔接和设置工业相机。在LabView程序框图中调用子VI并连线编写图画收集程序，分别是查找可用相机，翻开和装备相机，摄影获取图画等，如图5所示。
3.2 体系界面
QR码印刷质量检测体系的操作界面由下面几部分组成：界面左边是体系各状况的指示灯，界面右侧是功用按钮(登录、作业、译码、匹配、退出)以及硬件的挑选。中心部分是收集到的QR码原始图画，中心右侧是QR码图片检测的成果。右下部分是摄影参数可选项、图画预处理可选项(灰度化、滤波除燥、二值化)。最下面部分是QR码检测体系的输出参数(译码成功次数、译码总次数、译码合格率、译码总时刻)。如图6所示。
3.3 体系检测成果及剖析
体系规划完成后，咱们做了具有针对性的试验测验验证。针对QR码漏贴、误贴、贴错方位等状况都可检测出来，并依据过错类型提示对应的告警：“QR码图片漏贴”、“QR码图片误贴” “QR码图片方位偏移” “QR码图片拉线”、“QR码图片白块”，且告警指示灯为赤色。图7是经过该体系检测的6中缺点和合格的成果图。
4 定论
本文归纳对机器视觉、图画处理和二维码常识的学习和研讨，运用LabView和MATLAB高效的编程渠道，完成了食品药品外包装上的QR码印刷过程中的漏印、误印、方位偏移、是非拉线几种缺点类型的检测。对QR码印刷质量缺点检测体系的研讨和市场化有了理论参阅含义。但本体系在试验室环境下进行的仿真测验，还需要进一步完善印刷质量缺点检测的品种，推进该检测体系的智能化和市场化。
参阅文献：
[1]邢堃.依据LabView的印刷标签缺点检测办法研讨[D].东华大学,2013.
[2]陈星,徐迎晖,肖青海.QR码印刷品缺点检测[J].计算机技能与开展,2015,(10):191-194.
[3]孙柏.QR码图画的预处理和校对算法规划[J].信息与电脑,2017(1):84-86.
[4]王换伟.依据模板匹配法的二维码缺点检测算法研讨[D].西北大学,2015.
[5]卢镔.QR码辨认办法研讨及运用[D.南京理工大学,2013.
本文来源于《电子产品世界》2018年第5期第39页，欢迎您写论文时引证，并注明出处。
