基于平行線分段擬合的郵政條碼識別

摘要：信件、包裹在運輸過程中若受到粗暴處理，會極大提高郵政條碼出現污損、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別算法，以有效提升對污損、褶皺郵政條碼的識別能力。文中以英國郵政碼（RoyalMailBarcode）為例。首先完成郵政碼的初始區域定位，然后依次提取條形碼線段的兩側端點。文中著重討論了一種基于離散點的平行線快速擬合算法，基于該算法完成條形碼線段端點的狀態估算，進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別。實驗結果表明，基于平行線分段擬合的郵政條碼識別算法具有良好的性能，顯著提升了污損、褶皺等低質量郵政條碼的識別性能，滿足了實際應用需求。

關鍵詞：郵政條碼；條碼識別；平行線擬合；低質量條碼

中圖分類號：TP391.41

文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）13-0074-03

0引言

現代社會的快速發展促進了全球范圍的物質文化交流。為提升不同地域間的交流效率、降低交流成本，基于計算機信息技術的郵件、包裹自動化分揀技術取得了快速發展。其中，條碼識別技術應用最為廣泛。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。一類為常規一維碼，例如Code128、ITF25等；另一類為2/4-state郵政碼，例如RoyalMailPost（英國郵政碼）、IntelligentMail等。其中，2/4-state郵政條碼在信件、包裹物流領域應用最為廣泛。

由于物流行業的特殊性，包裹在運輸過程中極易出現污損、褶皺等情況。這類情況極易導致郵政條碼識別效率降低，甚至無法識別，從而嚴重影響物流效率，增加物流公司運營成本，降低社會生產效率。基于此，王鵬華等[1]提出一種污損郵政條碼的識別算法，但該算法適用場景單一，且不具備通用性。郵政碼的快速識別包含三個模塊，依次為條碼定位模塊、狀態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，紀琴琴等[2]提出一種基于邊緣檢測與形態學相融合的一維條碼定位方法，該方法解決了復雜背景下的一維條碼定位問題，但該算法采用了高計算復雜度的卷積算法。結合郵政條碼內各線段長度不一的特征，本文提出一種快速的郵政碼粗略定位方法，提升了復雜背景下郵政碼的定位能力。為提升污損、扭曲場景下的郵政碼識別性能，本文做了如下兩個方面的改進：1）基于分段平行線擬合的方法提升了污損、扭曲情形下的狀態估算準確率。

針對平行線擬合方法，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，該方法運行效率較低?；诖耍疚奶岢鲆环N基于方向直方圖統計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，本文以英國郵政碼為例，詳細描述算法的實現方法。

1英國郵政碼簡介

本文簡要介紹英國郵政碼，詳細內容參見文獻[4-5]。英國郵政碼全名為英國皇家郵政碼（RoyalMail4-stateCustomerCode，縮寫為RM4SCC），主要應用于英國郵政系統。

如圖1所示，英國郵政碼的可編碼字符集包括0～9，A～Z共36個字符。其中，每個碼字由四個線段構成。對于單個條形碼線段而言，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，上端表示二進制的高位，下端表示二進制的低位。以字符“6”為例，其二進制編碼可表示為”00/10/01/11”，進而獲取字符“6”的十進制編碼“0/2/1/3”。

由于王鵬華[1]提供算法僅適用于POSTNE條碼的識別，本文按照其解碼思路重新實現了英國郵政碼的識別算法。為剔除由定位因素引起的識別性能差異，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，對比方法完全不支持污損場景下的條碼識別，對于畸變圖集而言，本文算法也表現出了更好的識別效果。

本文算法的測試平臺為安卓9.0系統，設備主頻為2.0GHz，具備四核處理器，測試圖像大小為1280×800。測試時，本文算法僅采用了數值優化方法。如表2所示，本文分別測試了不同識別場景下的識別效率。其中，正常條碼的測試時間為識別成功936次的平均時間；污損條碼的測試時間為識別成功192次的平均時間；非郵政條碼的測試時間為識別失敗20104次的平均時間。實驗數據表明，本文算法具有較高的運行速度。

6結束語

本文提出的算法主要提升了污損、畸變兩類應用場景下郵政條碼的識別能力。在條碼定位階段，本文算法無須完整地定位郵政條碼區域，提高了郵政條碼在復雜背景下的定位能力和定位效率。在狀態估算階段，本文提出了一種基于離散點的平行線快速擬合方法，該方法基于方向統計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，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狀態的估算準確率。另外，文中基于模糊匹配的碼字匹配邏輯進一步提高了污損郵政條碼的識別率。條碼污損是影響條碼識別性能的最大難題之一，在下一步的工作中，我們將進一步研究部分條碼線段缺失和條碼左右兩側留白缺失情形下的條碼識別方法，以進一步提升郵政條碼在各類污損場景下的識別能力。

參考文獻：

[1]王鵬華，邱嘉偉.基于圖像的線段缺失郵政碼的識別算法[C]//亞太信號與信息處理協會年會暨峰會論文集.IEEE，2013：1-4.

[2]紀琴琴，黃魯.一種基于圖像處理的一維條碼快速定位技術[J].中國科學院大學學報，2019，36（5）：716-720.

[3]李文杰，王海旺，李團興，等.基于平行線擬合的軸類零件幾何尺寸視覺測量[J].激光與光電子學進展，2022，59（10）：1015013.

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

[5]WERNTZJ，FORNAM，FORNAL.IntelligentMailBarcode4-StateSpecification，VersionH[S].WashingtonDC：UnitedStatesPostalService，2015.

【通聯編輯：代影】