[发明专利]基于深度学习的工业条码识别装置及方法

说明书

本发明提供一种基于深度学习的工业条码识别装置及方法，工业条码识别装置包括：图像采集模块，用以采集产线上物品的条码图像，该产线上的物品的条码的打码规则相同；控制模块，与该图像采集模块相连接，该控制模块用以对该图像采集模块采集的该条码图像进行识别以获得识别结果，并对未识别的条码图像进行标记；以及深度学习模块，包括预设条码识别模型，该深度学习模块与该控制模块相连接，该深度学习模块用以将标记后的该未识别的条码图像输入该预设条码识别模型进行训练，得到更新后的条码识别模型，并将更新后的条码识别模型数据返回该控制模块。本发明可以有效解决现有计数中解码效率低和解码时间长的问题。

技术领域

本发明涉及工业条码识别技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的工业条码识别装置及方法。

背景技术

目前工业上，最常用的是DPM码 (Direct Part Mark)，DPM码制作方法是通过点刻、蚀刻或者喷码直接将条码印刷在产品上。DPM码的主要优势在于能够直接在零件表面形成牢固的甚至与零件相同寿命的图形和文字，成为产品本身的固定组成部分，永不丢失也不可涂改，并且在产品的继续加工时也不会产生干扰，这样产品在整个寿命周期内都是可以识别的，因而也是可以追溯的。

但是DPM码在形成于产品上的过程中，由于制作质量不同，难免会出现打码歪曲、缺角等问题，这就大大地提高了对条码识别设备的要求，如此不仅会导致解码识别率低、解码时间长，而且还会增加设备成本。

发明内容

针对上述技术问题，本发明提供一种基于深度学习的工业条码识别装置及方法，以解决现有技术中的解码识别率地以及解码时间长等问题。

为达上述目的，本发明提供一种基于深度学习的工业条码识别装置，该工业条码识别装置包括：图像采集模块，用以采集产线上物品的条码图像，该产线上的物品的条码的打码规则相同；控制模块，与该图像采集模块相连接，该控制模块用以对该图像采集模块采集的该条码图像进行识别以获得识别结果，并对未识别的条码图像进行标记；以及深度学习模块，包括预设条码识别模型，该深度学习模块与该控制模块相连接，该深度学习模块用以将标记后的该未识别的条码图像输入该预设条码识别模型进行训练，得到更新后的条码识别模型，并将更新后的条码识别模型数据返回该控制模块。

作为可选的技术方案，该控制模块还包括存储模块，该存储模块用以存储该图像采集模块采集的该条码图像以及该控制模块的该识别结果。

作为可选的技术方案，该工业条码识别装置还包括本地服务器，该本地服务器与该控制模块相连接，该深度学习模块设置于该本地服务器内。

作为可选的技术方案，该工业条码识别装置还包括云端服务器，该深度学习模块设置于该云端服务器内，该控制模块与该云端服务器通讯连接，且该控制模块还用以定期地将存储的多个标记后的未识别的条码图像传输至该云端服务器。

作为可选的技术方案，该控制模块通过无线wifi接口电路或以太网接口电路与该云端服务器连接。

作为可选的技术方案，该控制模块采用CPU处理器。

作为可选的技术方案，该图像采集模块还用以采集产线上多个物品的第一图像；该控制模块还用以将多个该第一图像传输至该深度学习模块；以及该深度学习模块还用以基于深度学习算法对多个该第一图像进行模型训练，以构建该预设条码识别模型，并将该预设条码识别模型数据反馈至该控制模块。

作为可选的技术方案，该控制模块还用以根据该条码识别模型数据定位该产线上物品的条码位置；以及，该图像采集模块还用以根据条码位置采集产线上物品的该条码图像。

本发明还提供一种基于深度学习的工业条码识别方法，该工业条码识别方法包括以下步骤：

步骤S1，提供如上所述的基于深度学习的工业条码识别装置；

步骤S2，采集物品的条码图像；