DIA实验——条码缺陷检测

实验名称：条码缺陷检测

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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