云計算下的圖書館條碼分類與查詢技術研究

宋惠蘭

摘 要： 圖書館中圖書排列變動大，不利于進行圖書檔案信息管理，為了克服上述情況，設計云計算下的圖書館條碼分類與查詢系統，進行條碼計算與管理、通信與圖像采集。系統使用的條碼分類技術通過對條碼圖像進行腐蝕、膨脹、重建實現粗分類，再通過開運算和開重建進行精分類，最后輸出分類結果。條碼查詢技術以解碼技術為基礎，通過對條碼圖像上的掃描圖形進行掃描和定位，獲取條碼掃描寬度，依照圖書檔案計算公式實現條碼查詢。測試結果表明，系統的分類與查詢誤差小，查詢效率高，在復雜條件下也能實現條碼的高效、準確查詢。

關鍵詞： 云計算； 圖書館； 條碼； 分類查詢

中圖分類號： TN911?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）13?0130?04

Abstract： The big variation of books arrangement in the library is bad for the management of book archive information. In order to overcome the above situation， the library barcode classification and query system under cloud computing was designed to perform the barcode calculation and management， communication， and image acquisition. The barcode classification technology is used in the system to realize the rough classification for the barcode image after corrosion， expansion and reconstruction， and perform the fine classification for the barcode image after open operation and reconstruction to output the classification results. The barcode query technology is based on the decoding technology to scan and locate the scanning pattern on the scanning image to acquire the scanning width of the barcode. The barcode is queried according to the computing formula of book archives. The test results show that the system classification and query errors are small， the query efficiency is high， and can query the barcode efficiently and accurately under complex conditions.

Keywords： cloud computing； library； barcode； classification query

0 引 言

條碼技術[1]是在信息技術上興盛起來的，它集合解編碼、數據識別、數據采集與控制等技術，使用時不受時間與地點的約束，信息錄入效率高、成本低、可靠性好，越來越多的領域受益于條碼技術。條碼技術發(fā)展至今，出現了一維條碼和二維條碼兩種類別。一維條碼的存儲量小、顯示效果不佳，已逐漸被淘汰。二維條碼的功能具有多樣性，使用更加廣泛，但采集過程中容易出現噪聲干擾，因此，對二維條碼的深度研究具有十分重要的意義。

信息化時代的來臨，使得圖書館圖書檔案的管理難度大幅度降低，將條碼技術與圖書檔案結合起來，更是使檔案索引效率得到明顯提升。圖書館的客戶流動性大，圖書排列順序每天都會發(fā)生大變動，利用條碼技術管理圖書檔案的難點在于如何對條碼進行準確分類和高效查詢[2]，為客戶提供更好的服務。2006年，云計算[3]被首次提出，近年來，云計算以其安全性能高、資源消耗少、數據處理能力強等優(yōu)勢受到了廣泛重視。在圖書館圖書檔案管理中，采用云計算對條碼分類與查詢技術進行研究是一項新興課題，且極具發(fā)展前景。

為了克服當前存在的不足，設計了基于云計算的圖書館條碼分類與查詢系統，結果表明，該系統的分類與查詢效率高。

1 云計算下的圖書館條碼分類與查詢

1.1 云計算下的圖書館條碼分類與查詢系統架構

采用云計算作為圖書館條碼分類與查詢系統的底層架構，管理進行分類與查詢的計算硬件，對硬件資源進行虛擬仿真和計算，為圖書館圖書管理員提供條碼分類功能，為客戶提供條碼查詢功能，增強圖書條碼的管理靈活性。云計算下的圖書館條碼分類與查詢系統架構如圖1所示。

由圖1可知，云計算下系統架構分為三層，分別是服務器層、數據通信層和應用層。系統分為私有云和公有云[4]，基礎架構相同，但私有云的使用對象是圖書管理員，公有云面向全體客戶，既保證了圖書的統一管理與服務，又維護了圖書條碼分類秩序。

服務器層進行條碼計算與管理任務。管理中心通過云計算虛擬化功能管理計算硬件，并向數據通信層和應用層傳達虛擬資源。計算硬件中包含多種虛擬儀器，如開放源代碼虛擬機監(jiān)視器和VMware虛擬機等，共同進行條碼分類處理。

數據通信層通過網絡實現通信，為防止通信干擾，組建了網絡防火墻。網絡接口有兩種：一種是GUI接口[5]，中文釋義為圖形用戶接口；另一種是B/S（Browser/Server，瀏覽器/服務器模式）結構接口[6]。GUI接口與傳統的命令接口相比，更適合進行條碼管理，在云計算的支持下，GUI接口的管理能力也得到了提升。B/S結構提供給客戶通過瀏覽器對圖書檔案進行接收的功能，可對基礎計算資源進行遠程訪問。

應用層的移動終端對條碼圖像進行采集，以手持為主，便于圖書管理員巡視圖書館。條碼圖像上傳至云端，采用云計算進行分類和解碼，根據解碼結果進行條碼查詢。云計算解碼軟件安裝在移動終端上，其以面向服務的體系結構進行開發(fā)，解碼準確率高、抗干擾性能強，為條碼查詢提供了便利。

1.2 云計算下的條碼分類

圖書館中圖書條碼分類的實時性強，要求高效且準確[7]。特定時間內的條碼分類數量取決于條碼分類技術的時間開銷，將分類流程分為粗分類和精分類兩段進行條碼處理，可減少時間開銷。圖2是條碼分類技術處理流程。

如圖2所示，設條碼圖像結構元素集合的尺度序列為未分類前的圖像表示為經腐蝕處理去掉圖像色彩變?yōu)榛疑珗D像，表示為與的關系式為：

條碼圖像中存在大片空白相接區(qū)域，條空比例[8]表示空白區(qū)域與噪聲區(qū)域的連續(xù)比值。以條空比例11513為例，其中的1表示噪聲像素點，5和3表示空白區(qū)域。條空比例表示的像素點1中有可能存在多個像素點，與1相接的相同數值越多，噪聲越大。在過濾中的噪聲像素點時，以與1相接的相同數值數據長度為直徑進行濾波，排除噪聲，增大條碼圖像空白區(qū)域的相接面積。設空白區(qū)域相接面積為其最大值為為膨脹倍數，則：

式（2）的計算過程即為尺寸結構元素的膨脹過程，將條碼圖像中所有都進行一次膨脹，得到條碼圖像重建結果。當膨脹倍數趨于無窮大時，條碼圖像會發(fā)生收縮而非膨脹[9]，由此可以看出，的取值并非越大越好，但過小的值對噪聲的排除具有不利影響，至少應保證膨脹倍數大于腐蝕強度，故令如此便可在條碼圖像正常膨脹的基礎上最大限度地排除噪聲干擾，并保留高精度的實時分類性能。

為保證分類精度，條碼圖像重建過程至少進行2次，將相鄰的兩幅重建圖像進行對比，直到獲取到兩幅相同的相鄰圖像，函數關系為。之后進入精分類，精分類分為開運算和開重建兩步進行[10]，開運算的處理過程如下：

圖書館中每本圖書都有不同的開重建的作用就是提供一個條碼分類規(guī)則，將同類型的進行匯總和排列，最后輸出條碼分類結果。由于只需進行條碼分類，因此沒必要對粗分類的膨脹過程進行收縮，以節(jié)省分類時間。

1.3 云計算下的條碼查詢

圖書館條碼查詢技術的基礎是解碼技術，對解碼結果進行顯示可獲取條碼中圖書檔案信息的查詢結果，解碼流程為：

（1） 提取條碼圖像中像素色度的兩端極限值，設極限值的平均值為分界值，將圖像像素全部替換為深淺兩種色度。

（2） 條碼圖像四個邊角上存在三個掃描圖形，經第（1）步處理后，掃描圖形的色度應為深淺相間，清楚地觀察到掃描線，如圖3所示，點是掃描線與掃描圖形邊界的交點，同時，同比例上下移動和90°翻轉移動兩點，直到掃描圖形被完全掃描，獲取三個掃描圖形的中心點。

（3） 定位掃描圖形，獲取條碼上方兩個掃描圖形的寬度和以及兩個掃描圖形中心點之間的距離如圖4所示。

當時，將所得結果與圖書檔案標準進行對比，實現條碼查詢；當時，設為條碼的云計算虛擬尺寸，如果落在條碼像素的深色區(qū)域內，若落在淺色區(qū)域，

2 仿真實驗

2.1 數據集

在條碼分類測試實驗中，使用多功能條碼在線生成器生成500個圖書條碼，條碼中記錄的圖書類型包括理學類、文學類、工學類、體育類和外文類，每種類型均生成100個條碼。對比DNA條碼分類技術、標準化條碼分類技術和本文系統的條碼分類技術，在相同時間限制下獲取500個圖書條碼的正確分類數量，得出本文系統的條碼分類性能。為同時測試系統分類性，將時間限制設置在最小時間采集點上，超出采集點的分類數據均視作無效。

2.2 結果與分析

表1中記錄了三種條碼分類技術的分類結果準確率，由表1可知：理學類和工學類的圖書條碼分類準確率最低，造成這種現象的原因主要是理學和工學之間存在一部分的信息共通點。外文類圖書條碼的分類效果最佳，這點毋庸置疑，但標準化條碼分類技術仍存在2%的外文類分類誤差，縱觀其所有類型的分類準確率，都未能進行有效分類。DNA條碼分類技術在對理學和工學的條碼分類上性能不高，其原因有可能是條碼圖像噪聲過濾不徹底或者分類效率低。本文系統的條碼分類技術僅存在微小的分類誤差，分類性能非常好，也間接體現了其高效性。

使用條碼生成器生成如圖5所示的4個二維條碼，分別錄入阿拉伯數字、英文字母、數字+字母、數字+字母+中文四種形式的圖書檔案信息，不同組合形式下的信息量均相同。利用本文系統的條碼查詢技術、快速響應矩陣查詢技術以及輪廓擬合查詢技術測試圖5中的圖書條碼，測試結果見表2和表3。由表2和表3可知，本文系統的查詢性能最好，查詢準確率和查詢效率都很高。

對圖5（a），圖5（b）進行條碼污染，對圖5（c），圖5（d）中的某一處進行擦除形成殘缺，再次進行測試，測試結果如表4和表5所示。本文系統的測試結果無較大變化，快速響應矩陣查詢技術和輪廓擬合查詢技術的查詢性能則明顯下降，表明本文系統能夠在復雜條件下進行正常條碼查詢。

3 結 語

本文將條碼技術與圖書檔案結合起來，設計了云計算下的圖書館條碼分類與查詢系統，對系統應用的條碼分類技術和條碼查詢技術進行研究和測試。測試結果表明，本文系統的分類結果和查詢結果誤差小，查詢效率高，在條碼殘缺的情況下也能正常查詢到圖書檔案信息。

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