[发明专利]一种基于人工智能语义分割的条码识别装置与方法

权利要求书

1.一种基于人工智能语义分割的条码识别装置，其特征在于：包括依次连接的图像获取单元、图像预处理单元、条码掩码粗定位单元、条码掩码细定位单元和解码单元，

所述图像获取单元，用于从图像传感器获取包含条码的图像；所述图像预处理单元，用于对包含条码的图像进行图像处理；

所述条码掩码粗定位单元，利用卷积神经网络语义分割算法对预处理后的图像进行计算，获取条码粗选信息，该条码粗选信息是一张包含条码区域的条码掩码图，该条码掩码图的每个像素点由一个整数数值表示，该整数数值代表条码码制类别；还用于对条码粗选信息进行过滤，以获取粗选可信信息，该粗选可信信息包含至少一条码区域；

所述条码掩码粗定位单元获取粗选可信信息的过滤规则如下：

（1）计算粗选信息中的每个条码区域的宽高比，删除宽高比大于M的条码区域；

（2）计算粗选信息中的每个条码区域的条码角度，删除条码角度大于X的条目；

（3）删除非法码制条码区域；

所述条码掩码细定位单元，用于对粗选可信信息中的每一条码区域进行细定位，以获取解码图以及相应的解码附加信息；

所述条码掩码细定位单元对粗选可信信息条码区域的细定位具体如下：

（1）条码掩码外延扩展：对于条码区域的条码像素点，以该像素点为中心，把该像素点四周T个像素都设置为条码像素点，数值与中心像素点相同；

（2）将扩展的条码区域截取出来，获取条码图；

（3）根据条码角度，对条码图进行逆向旋转操作至水平状态；

（4）对呈水平状态的条码图取X方向的边界（x1_b，x2_b）；

（5）条码边界扩展：条码边界在原基础上（x1_b，x2_b）分别加减预设数值B，得到新的条码边界（x1_bk，x2_bk）；

（6）对条码图进行二值化操作；

（7）在条码图基础上，截取坐标为（x1_bk、x2_bk、y1_k、y2_k）的图作为解码图，将条码掩码粗定位单元得到的条码码制和原始坐标则作为该图的解码附加信息；

所述解码单元，用于接收解码图及相应的解码附加信息，并根据解码附加信息选择相应的算法对解码图进行译码操作，获取条码电子信息。

2.一种基于人工智能语义分割的条码识别方法，其特征在于：所述识别方法包括以下步骤：

步骤1、获取图像并进行图像预处理；

步骤2、使用卷积神经网络语义分割算法对处理后的图像进行计算，获得条码粗选信息，该条码粗选信息是一张包含条码区域的条码掩码图，该条码掩码图的每个像素点由一个整数数值表示，该整数数值代表条码码制类别；

步骤3、对粗选信息进行过滤筛选，获取粗选可信信息；

所述步骤3的过滤筛选规则如下：

（1）计算粗选信息中的每个条码区域的宽高比，删除宽高比大于M的条码区域；

（2）计算粗选信息中的每个条码区域的条码角度，删除条码角度大于X的条目；

（3）删除非法码制条码区域；

步骤4、对粗选可信信息中的每个条码区域进行单独的细定位计算，获取解码图以及相应的解码附加信息；

所述步骤4对粗选信息的每一条码区域的细定位具体如下：

（1）条码区域外延扩展：对于条码区域的条码像素点，以该像素点为中心，把该像素点四周T个像素都设置为条码像素点，数值与中心像素点相同；

（2）将扩展的条码区域截取出来，获取条码图；

（3）根据条码角度，对条码图进行逆向旋转操作至水平状态，此时条码图的坐标为（x1_k、x2_k、y1_k、y2_k）；

（4）对呈水平状态的条码图取X方向的边界（x1_b，x2_b）；

（5）条码边界扩展：条码边界在原基础上（x1_b，x2_b）分别加减某个数值B，得到新的条码边界（x1_bk，x2_bk）；

（6）对条码图进行二值化操作；

（7）在条码图基础上，截取坐标为（x1_bk、x2_bk、y1_k、y2_k）的图作为解码图，将步骤2得到的条码码制类别信息和原始坐标（x1、x2、y1、y2），则作为该图的解码附加信息；

步骤5、根据解码附加信息选择相应的算法对解码图进行译码操作，获取多个条码电子信息，完成条码的识别。