2024年2月8日发(作者：)

基于LabVIEW的激光标刻二维码的机器视觉检测技术研究

陈海庆;闫娟;苏博;田好

【摘 要】激光标刻二维码是一种精确度高、运行稳定并且速度快的标刻方式,可以形成清晰、永久性的标记,所以被广泛应用在重要的金属零部件的标识中.通过分析QR二维码的特性,基于LabVIEW开发的激光标刻二维码机器视觉检测系统提出图像导入、图像预处理、图像定位和特征提取等研究方法,对控制产品质量和提高生产效率,实现产品生产过程中的信息采集和信息追踪有较好的研究意义.

【期刊名称】《机械工程师》

【年(卷),期】2017(000)010

【总页数】3页(P48-49,51)

【关键词】QR二维码;LabVIEW;机器视觉

【作 者】陈海庆;闫娟;苏博;田好

【作者单位】上海工程技术大学机械工程学院,上海201600;上海工程技术大学机械工程学院,上海201600;上海工程技术大学机械工程学院,上海201600;上海工程技术大学机械工程学院,上海201600

【正文语种】中 文

【中图分类】TP391.41;TN249

激光标刻具有抗磨损、不褪色的优点，经常用在金属等制品的表面，QR二维码是利用某种特定的几何图形按一定的分布规则在二维平面上排列黑白图像用以储存信息的一种技术。QR二维码及其识别技术作为现代信息识别技术中最基础最关键的

技术，对目前的信息化社会发展起着很重要的作用。将QR二维通过激光打标技术标刻在重要的元器件表面，对产品的信息采集和追踪有重要的意义。

基于这一问题，通过分析图像的导入、预处理、分析和识别等技术，设计出一套基于LabVIEW的QR二维码的机器视觉识别检测系统。

将获取的图像导入计算机，在LabVIEW平台上，利用加载的IMAQ Vision视觉与运动模块，进行图像预处理，图像定位，最终实现二维码识别，系统工作流程如图1所示。

程序中会设置相应的条件判断和循环执行语句，使系统高效准确运行。本系统图像导入可选择电脑硬盘路径导入，也可以是摄像头直接采集导入，其中摄像头导入较为方便。图像预处理程序将会对图像进行滤波及图像灰度化处理；图像定位模块是从处理后的图像中找到二维码的位置，并进行标记，是二维码识别的前提，更是识别成败的关键。最后的二维码识别是要实现的功能，但是具体操作较为简单，Lab-VIEW中可以调用相应的子VI。

LabVIEW是软件设计平台，这款软件最大的特点是使用图形化编程的语言来对程序进行编写。LabVIEW提供各种功能化模块，在控制面板上全部正确连接的情况下便可得到想要的应用软件。每个子VI程序都是由前面板、程序框图以及各个模块间的连接端口三部分组成，程序设计要完成这三个部分的设计，实现良好的人机交互功能。

2.1 图像获取

在LabVIEW中应先调用驱动摄像头的VI，选择相应的相机名称，配置相应的驱动文件，并创建图像缓存区，任何由外部取得的影像，都需透过IMAQ建立一组记忆体空间来储存，此时便可开始循环取像，在While循环里会不断将影像覆盖到记忆体区内，此时影像不断被采集进来，实现图像获取，程序如图2所示。

2.2 图像预处理

原始图能最大程度保留图像信息，但在采集图像的过程中，往往会受到很多因素的影响，使图像达不到期望的效果，比如光线、噪声、曝光程度等。这使得预处理部分在图像的识别过程中起着决定性的作用，预处理结果的好坏将会大大影响后续的程序运行，预处理中主要进行灰度化和滤波，预处理模块框图如图3。

通过摄像头录入的QR二维码图像是一张彩色图像，而彩色图像中有R（红色）、G(绿色)、B(蓝色）三个分量，R、G、B每个分量都有256个取值，所以每一个像素点就有1600多万种颜色的选择范围，灰度化是将每一个像素点划定为0～255范围中的一个确定灰度级，这就极大地节约了存储空间，并减少了后期运算量。原始图像与灰度化后的图像对比如图4、图5。

得到灰度图像后要进行滤波处理，其目的是为了提高精度，抑制噪声，进一步提高检测的进度。LabVIEW提供的IMAQ Vision工具包中提供了高斯滤波器、低通滤波器以及中值滤波器，四种滤波方法中，中值滤波效果最好，有效降低干扰噪声，较好保护原始信号，得到很好的平滑效果，故采用中值滤波。

2.3 图像定位

图像的预处理是不可或缺的一部分，但是对整张图像中QR二维码的定位则更加重要，这是成功识别出二维码的最关键一步，定位方法为LabVIEW的ROI定位法。

在LabVIEW软件的机器视觉和运动处理模块中，用各种图形来框出在处理的图像中需要处理和定位的区域，称为感兴趣区域ROI，并进行图像的下一步处理。LabVIEW软件中的ROI构造器使用步骤如下：1）在IMAQ Construct ROI中显示图像和相应工具；2）选择ROI工具；3）在图像中画一个ROI并且不断调整其位置使区域以满足后续要求。

ROI的内容代表是一簇数组。在这个数组中的四个元素是前面板上框出QR二维码的四条边坐标，而每一个簇数组都是由轮廓类型、ROI类型以及图形坐标点组成。为了方便实际操作，采用自动坐标定位来关注区域。从而完成通过ROI定位方式

找到目标图像中的QR二维码，图6所示为ROI定位的程序框图。

综上所述，本次课题的主要研究工作是研究基于LabVIEW的QR二维码机器视觉检测技术，通过对QR二维码及其识别技术进行研究，同时对LabVIEW软件中的VISION Assistant模块进行深层次的探索，通过分析图像预处理部分和定位识别部分各种方法之间的优缺点，确定识别方案，对摄像头采集到的图像进行灰度化、二值化的预处理过程后进行ROI定位，并进行最终二维码信息识别。

通过测试，本系统有较高的图像定位和识别准确率，证明了在本系统中的算法具有较高的适用性，有较高的应用价值和推广意义。

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