[0040] 1)讀取目標(biāo)圖像：具體為操作人員將待分析的表單用掃描儀將其光學(xué)信息輸入 到計(jì)算機(jī)；然后采用二維碼快速檢測(cè)提取方法確定目標(biāo)圖像中二維碼的位置和范圍。
[0041] 其中，二維碼快速檢測(cè)提取方法為：對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪聲和平滑濾 波；將處理后的圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像；使用Iaplace算子計(jì)算灰度圖像中的邊緣；計(jì)算邊緣 圖形的積分圖；將圖像分割成若干塊，并對(duì)每塊子圖像計(jì)算其中的邊緣數(shù)量之和；遍歷所 有子圖像，若子圖像中邊緣數(shù)量和大于設(shè)定閾值，則認(rèn)為該區(qū)域是二維碼圖形區(qū)域。
[0042] 2)根據(jù)二維碼的位置和范圍提取局部的圖像區(qū)域作為二維碼后續(xù)處理的圖像范 圍，該區(qū)域被稱作感興趣（Region of Interest, R0I)區(qū)域。后續(xù)處理中僅在ROI區(qū)域內(nèi)部 執(zhí)行，以減輕計(jì)算壓力。
[0043] 3)統(tǒng)計(jì)ROI區(qū)域內(nèi)的像素灰度值的分布，得到灰度直方圖h，利用灰度直方圖h計(jì) 算ROI區(qū)域的絕對(duì)中心矩，作為第一灰度分布特征。ROI區(qū)域的絕對(duì)中心矩的計(jì)算方法為：
[0044]
[0045] 其中，灰度值i取值范圍為0到255 ;對(duì)灰度直方圖作歸一化，即將直方圖的每項(xiàng) 除以其積分值，使h滿足
，則h[i]表示灰度值為i的像素點(diǎn)所占所有像素點(diǎn)的 比例。
[0046] 4)用大津算法（OTSU)對(duì)ROI區(qū)域內(nèi)的圖像進(jìn)行二值化處理，并得到分割閾值 T〇TSU °
[0047] 5)根據(jù)大津算法的分割閾值Iotsu和灰度直方圖h計(jì)算分別對(duì)應(yīng)黑白兩種色塊的 像素灰度值分布的Fisher距離，作為第二灰度分布特征。
[0048] 對(duì)應(yīng)黑白兩種色塊的像素灰度值分布的Fisher距離計(jì)算方法為：
[0049]
[0050] 其中，則
分別表示深色像素和淺色像素的權(quán) 重，
分別表示深色像素和淺色像素的像 素均值，而
分別表示深色像素 和淺色像素的方差。
[0051] 6)在RIO區(qū)域內(nèi)隨機(jī)在X方向和y方向各選取若干像素段，掃描獲取每個(gè)像素段 中最小白色線段的長度，計(jì)算所有最小白色線段長度的平均值Lw，掃描獲取每個(gè)像素段中 最小黑色線段的長度，計(jì)算所有最小黑色線段長度的平均值Lb，將
作為方向性 黑白比例特征。
[0052] 7)將ROI區(qū)域擬合為可旋轉(zhuǎn)的矩形框，分別計(jì)算矩形框的長邊和短邊的長度，將 短邊與長邊的長度之比作為長寬比特征。
[0053] 8)分別計(jì)算ROI區(qū)域內(nèi)二值化圖像中黑色像素的個(gè)數(shù)Qw和白色像素的個(gè)數(shù)Q b，并 且將
作為整體黑白比特征。
[0054] 9)用概率霍夫變換計(jì)算ROI區(qū)域內(nèi)二值化圖像中的所有白色直線，遍歷檢測(cè)到的 所有白色直線，檢測(cè)出位于ROI區(qū)域中心并垂直于圖像X軸且長度超過ROI區(qū)域高度X% (例如80% )的白色直線，將該BOOL量作為打印機(jī)缺齒特征，即當(dāng)白色直線同時(shí)滿足以上 三個(gè)特征時(shí)BOOL量為true,否則為false。
[0055] 二維碼打印質(zhì)量在線評(píng)估的步驟如下：
[0056] 分別離線提取質(zhì)量合格和質(zhì)量不合格的二維碼圖像的質(zhì)量特征，訓(xùn)練得到判別質(zhì) 量是否合格的貝葉斯分類器參數(shù)；
[0057] 將上述訓(xùn)練得到貝葉斯分類器參數(shù)載入在線分類器中；
[0058] 提取觀測(cè)樣本圖像中二維碼圖像的質(zhì)量特征，輸入在線分類器，得到質(zhì)量合格的 概率值；
[0059] 當(dāng)觀測(cè)樣本質(zhì)量合格的概率值低于設(shè)定閾值時(shí)，判定為質(zhì)量不合格。例如以滿分 為1. 〇為例，當(dāng)概率值低于〇. 6時(shí)，算法返回警告信號(hào)，由云端服務(wù)器向打印點(diǎn)的終端計(jì)算 機(jī)發(fā)送消息，提示工作人員檢查或者替換條碼打印機(jī)。
[0060] 上述步驟中，對(duì)二維碼的區(qū)域的采取多階段處理的方式，用多種區(qū)域級(jí)特征分別 檢測(cè)可能的打印錯(cuò)誤。判別過程用多特征聯(lián)合的決策進(jìn)行；多層次的工作共同完成二維碼 打印質(zhì)量的評(píng)估，并將檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行置信度濾波，以去除偶然性的結(jié)果。
[0061] 本發(fā)明主要由軟件系統(tǒng)組成。軟件部分包括后臺(tái)數(shù)據(jù)處理部分和人機(jī)交互界面部 分。軟件以服務(wù)的形式運(yùn)行在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的服務(wù)器端，以實(shí)現(xiàn)真正的遠(yuǎn)程自動(dòng)化服務(wù)。用數(shù) 字化和信息化手段改進(jìn)提高傳統(tǒng)紙質(zhì)媒介到計(jì)算機(jī)信息數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換效率。尤其為提高群眾 衛(wèi)生健康體檢的體驗(yàn)和提高流程處理的效率和準(zhǔn)確性，提供寶貴的技術(shù)基礎(chǔ)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種二維碼打印質(zhì)量在線評(píng)估方法，其特征在于，包括： 分別離線提取質(zhì)量合格和質(zhì)量不合格的二維碼圖像的質(zhì)量特征，訓(xùn)練得到判別質(zhì)量是 否合格的貝葉斯分類器參數(shù)； 將上述訓(xùn)練得到貝葉斯分類器參數(shù)載入在線分類器中； 提取觀測(cè)樣本圖像中二維碼圖像的質(zhì)量特征，輸入在線分類器，得到質(zhì)量合格的概率 值；當(dāng)觀測(cè)樣本質(zhì)量合格的概率值低于設(shè)定閾值時(shí)，判定為質(zhì)量不合格。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的二維碼打印質(zhì)量在線評(píng)估方法，其特征在于，所述質(zhì)量特征 包括以下兩種或兩種以上的特征：第一灰度分布特征、第二灰度分布特征、方向性黑白比例 特征、長寬比特征、整體黑白比特征、打印機(jī)缺齒特征。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的二維碼打印質(zhì)量在線評(píng)估方法，其特征在于，所述質(zhì)量特征 的提取方法包括： 1) 讀取目標(biāo)圖像，采用二維碼快速檢測(cè)提取方法確定目標(biāo)圖像中二維碼的位置和范 圍； 2) 根據(jù)二維碼的位置和范圍提取ROI區(qū)域； 3) 統(tǒng)計(jì)ROI區(qū)域內(nèi)的像素灰度值的分布，得到灰度直方圖h，利用灰度直方圖h計(jì)算 ROI區(qū)域的絕對(duì)中心矩，作為第一灰度分布特征； 4) 用大津算法（OTSU)對(duì)ROI區(qū)域內(nèi)的圖像進(jìn)行二值化處理，并得到分割閾值Totsu; 5) 根據(jù)大津算法的分割閾值Totsu和灰度直方圖h計(jì)算分別對(duì)應(yīng)黑白兩種色塊的像素 灰度值分布的Fisher距離，作為第二灰度分布特征； 6) 在RIO區(qū)域內(nèi)隨機(jī)在X方向和y方向各選取若干像素段，掃描獲取每個(gè)像素段中最 小白色線段的長度，計(jì)算所有最小白色線段長度的平均值Lw，掃描獲取每個(gè)像素段中最小 黑色線段的長度，計(jì)算所有最小黑色線段長度的平均值Lb，將作為方向性黑白 比例特征； 7) 將ROI區(qū)域擬合為可旋轉(zhuǎn)的矩形框，分別計(jì)算矩形框的長邊和短邊的長度，將短邊 與長邊的長度之比作為長寬比特征； 8) 分別計(jì)算ROI區(qū)域內(nèi)二值化圖像中黑色像素的個(gè)數(shù)Qw和白色像素的個(gè)數(shù)Qb，并且將作為整體黑白比特征； 9) 用概率霍夫變換計(jì)算ROI區(qū)域內(nèi)二值化圖像中的所有白色直線，遍歷檢測(cè)到的所有 白色直線，檢測(cè)出位于ROI區(qū)域中心并垂直于圖像X軸且長度超過ROI區(qū)域高度X%的白色 直線，將該BOOL量作為打印機(jī)缺齒特征。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的二維碼打印質(zhì)量在線評(píng)估方法，其特征在于，所述二維碼快 速檢測(cè)提取方法包括： a. 對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪聲和平滑濾波； b. 將處理后的圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像； c. 使用Iaplace算子計(jì)算灰度圖像中的邊緣； d. 計(jì)算邊緣圖形的積分圖； e. 將圖像分割成若干塊，并對(duì)每塊子圖像計(jì)算其中的邊緣數(shù)量之和； f. 遍歷所有子圖像，若子圖像中邊緣數(shù)量和大于設(shè)定閾值，則認(rèn)為該區(qū)域是二維碼圖 形區(qū)域。5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的二維碼打印質(zhì)量在線評(píng)估方法，其特征在于，所述ROI區(qū)域的 絕對(duì)中心矩的計(jì)算方法為：其中，h代表灰度直方圖，灰度值i取值范圍為0到255 ;h[i]表示灰度值為i的像素 點(diǎn)所占所有像素點(diǎn)的比例。6. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的二維碼打印質(zhì)量在線評(píng)估方法，其特征在于，所述對(duì)應(yīng)黑白 兩種色塊的像素灰度值分布的Fisher距離計(jì)算方法為： b uw . 其中，則分別表示深色像素和淺色像素的權(quán)重，分別表示深色像素和淺色像素的像素均 值，而分別表示深色像素和淺 色像素的方差。
【專利摘要】本發(fā)明公開一種二維碼打印質(zhì)量在線評(píng)估方法，包括分別離線提取質(zhì)量合格和質(zhì)量不合格的二維碼圖像的質(zhì)量特征，綜合訓(xùn)練得到判別質(zhì)量是否合格的貝葉斯分類器參數(shù)；將上述訓(xùn)練得到貝葉斯分類器參數(shù)載入在線分類器中；提取觀測(cè)樣本圖像中二維碼圖像的質(zhì)量特征，輸入在線分類器，得到質(zhì)量合格的概率值；當(dāng)觀測(cè)樣本質(zhì)量合格的概率值低于設(shè)定閾值時(shí)，判定為質(zhì)量不合格。本發(fā)明提供的方法可自動(dòng)及時(shí)地發(fā)現(xiàn)二維碼打印機(jī)的輸出質(zhì)量下降或者二維碼保存損耗到某指定程度，以提醒工作人員維護(hù)和更換打印機(jī)或補(bǔ)打條碼，以保證二維碼的打印質(zhì)量和后續(xù)的掃描效率，避免因二維碼輸出質(zhì)量問題所導(dǎo)致的時(shí)間和財(cái)力浪費(fèi)。
【IPC分類】G06K9/32, G06K9/62
【公開號(hào)】CN105160339
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510475878
【發(fā)明人】王俊峰, 唐鵬, 姬郁林, 李虹
【申請(qǐng)人】四川大學(xué)
【公開日】2015年12月16日
【申請(qǐng)日】2015年8月6日