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          基于DSP的PDF417快速解碼終端的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

          作者: 時(shí)間:2010-04-01 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
          條碼具有信息容量大、編碼范圍廣、檢錯(cuò)糾錯(cuò)能力強(qiáng)等特點(diǎn),已在許多領(lǐng)域得到應(yīng)用。然而,由于對(duì)條碼圖像要求較高,國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的技術(shù)商用化程度不高。實(shí)際使用中,條碼的識(shí)別率、的正確率和的實(shí)時(shí)性等方面都有很大的提升空間。
          本文介紹的采用專用條碼攝像頭采集條碼圖像,在TMS320C6713的平臺(tái)上了PDF417條碼的準(zhǔn)確、讀取。
          1 PDF417條碼概述
          PDF417是一種堆疊式二維條形碼。組成條碼的每一個(gè)符號(hào)字符代表編碼集中的一個(gè)碼字,并且均由4條4空共17個(gè)單位模塊構(gòu)成。圖1給出了PDF417條碼結(jié)構(gòu)圖[1]。條碼由多層一維條碼從上至下堆疊而成,每一層都可分為靜區(qū)、起始符、行指示符、信息碼字、結(jié)束符幾個(gè)部分。條碼每層具有相同的起始符與結(jié)束符,對(duì)應(yīng)的條空序列分別為81111113和711311121。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/151975.htm


          條碼采用文本、字節(jié)和數(shù)字三種數(shù)據(jù)壓縮模式將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為0~928的碼字。三種壓縮模式分別對(duì)不用類型的數(shù)據(jù)具有較高的壓縮率,三者之間用模式轉(zhuǎn)換與模式鎖存進(jìn)行靈活的轉(zhuǎn)換。
          PDF417采用Reed-Solomon碼對(duì)條碼數(shù)據(jù)進(jìn)行檢錯(cuò)與糾錯(cuò),最高級(jí)別含有512個(gè)糾錯(cuò)碼字,可復(fù)原條碼50%的碼字。
          2 硬件平臺(tái)
          系統(tǒng)的硬件架構(gòu)如圖2所示。系統(tǒng)硬件主要包含圖像處理和圖像采集兩個(gè)模塊。


          2.1 圖像處理模塊
          系統(tǒng)的圖像處理模塊采用外配SDRAM的方式圖像的處理。芯片選取TI公司的高性能32位浮點(diǎn)處理芯片TMS320C6713B;SDRAM芯片為Micron公司的MT48LC32M8A2,其存儲(chǔ)空間為256 MB。C6713芯片的高速浮點(diǎn)處理能力保證了條空寬度確定的速度與準(zhǔn)確性。系統(tǒng)工作過(guò)程中,SDRAM的作用為:緩存圖像數(shù)據(jù);存放圖像運(yùn)算的中間變量;作為系統(tǒng)的堆??臻g和常量及表的存放空間。
          2.2 圖像采集模塊
          視頻數(shù)據(jù)采集模塊由條碼采集攝像頭、FPGA和乒乓RAM 3個(gè)部分組成。攝像頭采用Microscan公司的條碼圖像采集專用激光攝像頭QUADRUS MINI Imager。由于TMS320C6713B芯片無(wú)video port接口,不能直接和攝像頭進(jìn)行邏輯連接,因而采用ALTERA公司的EP1C6作為控制核心,將Camera采集的視頻信號(hào)流以幀為單位保存到高速SRAM中,并在合適的時(shí)機(jī)將SRAM總線切換給DSP以供運(yùn)算處理。乒乓RAM以FPGA和DSP之間的通信接口RAM而存在,解決了DSP和攝像頭連接的問(wèn)題。另外,該模塊還為攝像頭配備LED補(bǔ)光系統(tǒng)以改善采集圖像的質(zhì)量。
          3 軟件
          解碼軟件的強(qiáng)調(diào)提升條碼識(shí)別率、解碼正確率和系統(tǒng)實(shí)時(shí)性3個(gè)指標(biāo),主要包含二值化、區(qū)域定位、精確定位、條碼分層等模塊。圖3為系統(tǒng)軟件架構(gòu)。


          3.1 不均勻光照條件下的圖像二值化
          條碼圖像二值化要考慮不均勻光照的影響以及系統(tǒng)實(shí)時(shí)性解碼的要求。本文改進(jìn)了Bernsen算法[3],成功地去除了不均勻光照的影響。該算法處理步驟如下:
          (1)用大津法取得粗閾值為T。掃描整個(gè)f(x,y)灰度圖像,如果f(x,y)>T+a,則b(x,y)=255;如果f(x,y)T+a,則b(x,y)=0。其中a為Bernsen算法的處理區(qū)間寬度,取值范圍15~30,b(x,y)為二值化后圖像。
          (2)對(duì)發(fā)生光照不均勻最嚴(yán)重的區(qū)域,即落在區(qū)間T-af(x,y)T+a的點(diǎn)進(jìn)行處理,取w為閾值計(jì)算窗口,計(jì)算方法如下:

          如果T3>a,則取T2為閾值;否則,取T4為閾值,對(duì)區(qū)間內(nèi)的點(diǎn)進(jìn)行二值化。
          Bernsen算法只用T2作為閾值對(duì)區(qū)間內(nèi)點(diǎn)進(jìn)行二值化,忽略了全局閾值的作用,而改進(jìn)的算法采用雙閾值對(duì)不均勻光照的區(qū)域進(jìn)行二值化處理,減少了偽影現(xiàn)象。該算法是全局閾值算法和局部閾值算法的結(jié)合,同時(shí)兼顧了處理效果和時(shí)間復(fù)雜度。
          3.2 條碼的區(qū)域定位
          條碼的區(qū)域定位計(jì)算較為復(fù)雜,因此算法的選擇需要兼顧處理速度和處理效果。本文采用了連通域的區(qū)域定位算法[2],算法包括條碼方向提取、條碼區(qū)域連接和連通域標(biāo)記3個(gè)步驟。圖4給出了區(qū)域定位算法框圖。


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