实验名称:条码缺陷检测
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实验内容
条码中可能存在的断码、白点、黑点等影响条码外观的瑕疵,检测这些瑕疵,并用红色矩形框将其标出。 -
分析过程
需要用到图像形态学知识,先确定条码目标,再对ROI区域内进行缺陷检测。步骤如下:
① 预处理:对图形进行二值化;
② 确定ROI:图形取反,膨胀,得到最大的两个连通域目标,即为两个条码区域ROI;
③ 取条码图形:将ROI区域与原图形做逻辑与操作,得到只有原条码的图片;
④ 去噪:中值滤波,去除过小的噪声,并让过小的缺陷横向特征更明显;
⑤ 去条码:再次取反,进行开运算,先通过腐蚀操作使用长横条形状内核去除竖码条,再通过膨胀操作让缺陷部分更突出;
⑥ 确定缺陷块:将去除了竖条码区域的图像和ROI区域做与运算,得到缺陷小块集合;
⑦ 优化:不同内核的多次中值滤波,进一步滤去未消除干净的竖条码,再次膨胀突出缺陷;
⑧ 标记:使用红色矩形框对各连通域进行标记。 -
实验效果图
可以看到,大多数缺陷都已经可以检测出,但依旧有些地方检测不到,有待改进。 -
实验代码(Matlab)
Main.m
clear;
close all;
clc;
%% Binarize the input image
im = imread('images/barcode_7.png');
im_gray = rgb2gray(im);
level = graythresh(im_gray)
bw = im2bw(im_gray, level);
figure;
subplot(3, 2, 1); imshow(im_gray); title('original image');
subplot(3, 2, 2); imshow(bw); title('binary result');
%% 请基于二值图像bw,将二维码瑕疵区域检测出来
detect = ~bw;
% subplot(3, 2, 3);imshow(detect); title('detect');
hold on
SE=strel('rectangle',[1 30]);
detect = imdilate(~bw, SE);
f = maxLianTongYu(detect); %分离第一个二维码
s = maxLianTongYu(detect-f); %分离第二个二维码
f = f + s;
ROI = imdilate(f, strel('rectangle',[30 30]));
ROI = imerode(ROI, strel('rectangle',[40 40])); %白色二维码区域
first = f&~bw;
first = medfilt2(first,[1,5]); %中值滤波,让过小的缺陷横向特征更明显
% subplot(3, 2, 4);imshow(~first); title('first');
first = imerode(~first, strel('rectangle',[1 35])); %去除竖码条
first = imdilate(first, strel('rectangle',[10 10])); %让缺陷部分更突出
first = first & ROI;
first = medfilt2(first,[15,2]); %中值滤波[15,14]
first = medfilt2(first,[18,12]);
first = imdilate(first, strel('rectangle',[10 10]));
% subplot(3, 2, 5); imshow(first); title('second');
imLabel = bwlabel(first); %对各连通域进行标记
stats = regionprops(imLabel,'Area', 'boundingbox'); %求各连通域的大小
area = cat(1,stats.Area);
rects = cat(1,stats.BoundingBox);
subplot(3, 2, [3 6]); imshow(im); title('final');
for i = 1:size(rects, 1)
rectangle('position', rects(i, :), 'EdgeColor', 'r');
end
maxLianTongYu.m
%function [img]=maxLianTongYu(I):求图像中最大的连通域
%输入:I 输入图像
%输出:img 仅包含最大连通域的图像
function [img]=maxLianTongYu(I)
if length(size(I))>2
I = rgb2gray(I);
end
if ~islogical(I)
imBw = im2bw(I); %转换为二值化图像
else
imBw = I;
end
imLabel = bwlabel(imBw); %对各连通域进行标记
stats = regionprops(imLabel,'Area'); %求各连通域的大小
area = cat(1,stats.Area);
index = find(area == max(area)); %求最大连通域的索引
img = ismember(imLabel,index); %获取最大连通域图像