基于平行線分段擬合的郵政條碼識(shí)別

摘要：信件、包裹在運(yùn)輸過程中若受到粗暴處理，會(huì)極大提高郵政條碼出現(xiàn)污損、褶皺等問題的概率。文章提出一種基于平行線分段擬合的郵政條碼識(shí)別算法，以有效提升對(duì)污損、褶皺?quán)]政條碼的識(shí)別能力。文中以英國(guó)郵政碼（RoyalMailBarcode）為例。首先完成郵政碼的初始區(qū)域定位，然后依次提取條形碼線段的兩側(cè)端點(diǎn)。文中著重討論了一種基于離散點(diǎn)的平行線快速擬合算法，基于該算法完成條形碼線段端點(diǎn)的狀態(tài)估算，進(jìn)而獲取郵政條碼各碼字的編碼。最后基于模糊匹配算法完成郵政碼的快速識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于平行線分段擬合的郵政條碼識(shí)別算法具有良好的性能，顯著提升了污損、褶皺等低質(zhì)量郵政條碼的識(shí)別性能，滿足了實(shí)際應(yīng)用需求。

關(guān)鍵詞：郵政條碼；條碼識(shí)別；平行線擬合；低質(zhì)量條碼

中圖分類號(hào)：TP391.41

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2025）13-0074-03

0引言

現(xiàn)代社會(huì)的快速發(fā)展促進(jìn)了全球范圍的物質(zhì)文化交流。為提升不同地域間的交流效率、降低交流成本，基于計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的郵件、包裹自動(dòng)化分揀技術(shù)取得了快速發(fā)展。其中，條碼識(shí)別技術(shù)應(yīng)用最為廣泛。目前，主流的郵政碼包含一維條碼與二維條碼，一維條碼又分為兩類。一類為常規(guī)一維碼，例如Code128、ITF25等；另一類為2/4-state郵政碼，例如RoyalMailPost（英國(guó)郵政碼）、IntelligentMail等。其中，2/4-state郵政條碼在信件、包裹物流領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛。

由于物流行業(yè)的特殊性，包裹在運(yùn)輸過程中極易出現(xiàn)污損、褶皺等情況。這類情況極易導(dǎo)致郵政條碼識(shí)別效率降低，甚至無法識(shí)別，從而嚴(yán)重影響物流效率，增加物流公司運(yùn)營(yíng)成本，降低社會(huì)生產(chǎn)效率。基于此，王鵬華等[1]提出一種污損郵政條碼的識(shí)別算法，但該算法適用場(chǎng)景單一，且不具備通用性。郵政碼的快速識(shí)別包含三個(gè)模塊，依次為條碼定位模塊、狀態(tài)估算模塊以及碼字匹配模塊。

基于一維條碼的特殊紋理特征，紀(jì)琴琴等[2]提出一種基于邊緣檢測(cè)與形態(tài)學(xué)相融合的一維條碼定位方法，該方法解決了復(fù)雜背景下的一維條碼定位問題，但該算法采用了高計(jì)算復(fù)雜度的卷積算法。結(jié)合郵政條碼內(nèi)各線段長(zhǎng)度不一的特征，本文提出一種快速的郵政碼粗略定位方法，提升了復(fù)雜背景下郵政碼的定位能力。為提升污損、扭曲場(chǎng)景下的郵政碼識(shí)別性能，本文做了如下兩個(gè)方面的改進(jìn)：1）基于分段平行線擬合的方法提升了污損、扭曲情形下的狀態(tài)估算準(zhǔn)確率。

針對(duì)平行線擬合方法，李文杰等[3]提出了一種基于RANSAC算法的平行線擬合，由于無法快速確定平行線的初始方向，該方法運(yùn)行效率較低。基于此，本文提出一種基于方向直方圖統(tǒng)計(jì)的快速平行線擬合方法。2）基于各類郵政條碼中的各碼字存在較大編碼冗余的特性，本文提出了一種基于模糊匹配的碼字匹配方法，極大地提升了污損碼字的正確匹配率。

本文提出的方法適用于所有2/4-state郵政條碼。基于郵政條碼的高度相似性，本文以英國(guó)郵政碼為例，詳細(xì)描述算法的實(shí)現(xiàn)方法。

1英國(guó)郵政碼簡(jiǎn)介

本文簡(jiǎn)要介紹英國(guó)郵政碼，詳細(xì)內(nèi)容參見文獻(xiàn)[4-5]。英國(guó)郵政碼全名為英國(guó)皇家郵政碼（RoyalMail4-stateCustomerCode，縮寫為RM4SCC），主要應(yīng)用于英國(guó)郵政系統(tǒng)。

如圖1所示，英國(guó)郵政碼的可編碼字符集包括0～9，A～Z共36個(gè)字符。其中，每個(gè)碼字由四個(gè)線段構(gòu)成。對(duì)于單個(gè)條形碼線段而言，向上冒出表示1，反之表示0；向下冒出表示1，反之表示0。其中，上端表示二進(jìn)制的高位，下端表示二進(jìn)制的低位。以字符“6”為例，其二進(jìn)制編碼可表示為”00/10/01/11”，進(jìn)而獲取字符“6”的十進(jìn)制編碼“0/2/1/3”。

由于王鵬華[1]提供算法僅適用于POSTNE條碼的識(shí)別，本文按照其解碼思路重新實(shí)現(xiàn)了英國(guó)郵政碼的識(shí)別算法。為剔除由定位因素引起的識(shí)別性能差異，參與比較的兩種算法采用相同的條碼定位模塊。由表1可知，對(duì)比方法完全不支持污損場(chǎng)景下的條碼識(shí)別，對(duì)于畸變圖集而言，本文算法也表現(xiàn)出了更好的識(shí)別效果。

本文算法的測(cè)試平臺(tái)為安卓9.0系統(tǒng)，設(shè)備主頻為2.0GHz，具備四核處理器，測(cè)試圖像大小為1280×800。測(cè)試時(shí)，本文算法僅采用了數(shù)值優(yōu)化方法。如表2所示，本文分別測(cè)試了不同識(shí)別場(chǎng)景下的識(shí)別效率。其中，正常條碼的測(cè)試時(shí)間為識(shí)別成功936次的平均時(shí)間；污損條碼的測(cè)試時(shí)間為識(shí)別成功192次的平均時(shí)間；非郵政條碼的測(cè)試時(shí)間為識(shí)別失敗20104次的平均時(shí)間。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，本文算法具有較高的運(yùn)行速度。

6結(jié)束語

本文提出的算法主要提升了污損、畸變兩類應(yīng)用場(chǎng)景下郵政條碼的識(shí)別能力。在條碼定位階段，本文算法無須完整地定位郵政條碼區(qū)域，提高了郵政條碼在復(fù)雜背景下的定位能力和定位效率。在狀態(tài)估算階段，本文提出了一種基于離散點(diǎn)的平行線快速擬合方法，該方法基于方向統(tǒng)計(jì)信息直接獲取待擬合平行線的最佳斜率，提高了平行線的擬合效率。同時(shí)，本文采用平行線分段擬合的策略，有效地提高了畸變郵政條碼端點(diǎn)狀態(tài)的估算準(zhǔn)確率。另外，文中基于模糊匹配的碼字匹配邏輯進(jìn)一步提高了污損郵政條碼的識(shí)別率。條碼污損是影響條碼識(shí)別性能的最大難題之一，在下一步的工作中，我們將進(jìn)一步研究部分條碼線段缺失和條碼左右兩側(cè)留白缺失情形下的條碼識(shí)別方法，以進(jìn)一步提升郵政條碼在各類污損場(chǎng)景下的識(shí)別能力。

參考文獻(xiàn)：

[1]王鵬華，邱嘉偉.基于圖像的線段缺失郵政碼的識(shí)別算法[C]//亞太信號(hào)與信息處理協(xié)會(huì)年會(huì)暨峰會(huì)論文集.IEEE，2013：1-4.

[2]紀(jì)琴琴，黃魯.一種基于圖像處理的一維條碼快速定位技術(shù)[J].中國(guó)科學(xué)院大學(xué)學(xué)報(bào)，2019，36（5）：716-720.

[3]李文杰，王海旺，李團(tuán)興，等.基于平行線擬合的軸類零件幾何尺寸視覺測(cè)量[J].激光與光電子學(xué)進(jìn)展，2022，59（10）：1015013.

[4]MICHAELH，HUBERTB，ULRICHF.IdentifikationssystemeundAutomatisierung[M].Berlin：Springer-Verlag，2007.

[5]WERNTZJ，F(xiàn)ORNAM，F(xiàn)ORNAL.IntelligentMailBarcode4-StateSpecification，VersionH[S].WashingtonDC：UnitedStatesPostalService，2015.

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