数据矩阵码的识别方法

摘要

数据矩阵码的识别方法，包括：使用轮廓跟踪法搜寻数据矩阵码的轮廓；搜寻“L”形特征边所在直线；计算识别模块中单个模块在垂直方向与水平方向的两个平均边长；根据上述边长作一组与垂直特征边平行的相应直线，作另一组与水平特征边平行的直线；根据两组直线的交点确定黑色码元和白色码元的坐标，并提取比特矩阵。本发明采用轮廓跟踪法代替现有技术中的区域合并分裂法，同时通过计算特征边的长度计算识别模块中单个模块的边长，然后直接作平行线得到比特矩阵，摒弃了现有技术中先确定校正模块的中心点，再确定网格线交点的做法，减小了运算量和存储量，达到了高效、快速识别的目的，同时也降低了对数据矩阵码进行识别的硬件要求。

主权项

1、数据矩阵码的识别方法，所述数据矩阵码包括“L”形特征边、校正模块以及数据区，“L”形特征边位于数据矩阵码的两个相邻边缘，包括垂直特征边(201)和水平特征边(202)；校正模块位于数据矩阵码的另外两个相邻边缘，其包括多个间隔排列的黑色模块和白色模块；数据区位于由特征边和校正模块围成的矩阵区域之内，其包含若干个黑色码元和白色码元，所述数据矩阵码的识别方法包括以下步骤：步骤一，使用轮廓跟踪法搜寻数据矩阵码的轮廓；步骤二，对轮廓上的点进行直线拟合，搜寻“L”形特征边所在直线；步骤三，计算轮廓上的点到特征边所在直线的距离，分别得到垂直特征边(201)和水平特征边(202)的长度，并通过垂直特征边(201)和水平特征边(202)的长度计算出黑色模块或白色模块在垂直方向与水平方向的两个平均边长(M1、M2)；步骤四，作一组与垂直特征边(201)平行的直线，相邻平行直线之间的间距为其中一个边长(M1)，且垂直特征边(201)与其相邻直线之间的间距为1.5倍此边长(M1)；作另一组与水平特征边(202)平行的直线，相邻平行直线之间的间距为另一个边长(M2)，且水平特征边(201)与其相邻直线之间的间距为1.5倍此边长(M2)；步骤五，根据两组直线的交点确定黑色码元和白色码元的坐标，并提取比特矩阵。