二维码是在平面二维方向上都记录信息的符号。它充分利用了平面上的二维空间，大大提升了信息密度，使得在小面积上编码大数据成为可能。其次由于它超强的纠错能力，即使大面积受损也能被准确识别。目前二维码应用于工业自动化、物流、邮政、医疗、商业、金融、交通运输、身份识别、政府管理、公共安全、海关及国防等领域。在我国，二维码的应用尚属起步阶段，应用地区和领域也相当有限。但是可以预见，二维码以其独特的优势必将像条形码一样在我国的各个领域被推广和应用。

本文通过ｍａｔｒｏｘ公司的图像采集卡ｍｅｔｅｏｒ－ｉｉ ｓｔａｎｄａｒｄ，利用ｍｉｌ函数库对气动打印在金属零件上的ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ二维码进行了实时捕捉识别，并对采集来的ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ图像进行具体的图像处理，使其达到被识别的要求。最后，通过实验讨论提高识别率的方法。

１ ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ概述

二维码有多种类型，本文只讨论矩阵式ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ二维码的识别，简称ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ。

ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ最大特点就是"小"，能在２５ｍｍ2面积上编码３０个数字，因此被广泛用于标示集成电路、药品等小件物品。另外在制造业的流水线生产过程中，打印生成ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ也较容易。

如图１所示，ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ符号看起来像一个由深浅两种颜色组成的国际象棋棋盘，每一个相同大小的黑色或白色方格称为一个数据单位。ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ符号由许多这样的数据单位组成。在寻边区外层有宽度为一个数据单位的静区。寻边区是"棋盘"的边界，只用于定位和定义数据单位的大小，而不含有任何编码信息。被寻边区包围的数据区包含着编码信息。矩阵中的０、１就是ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ的黑白两色小方格，即数据单位。

ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ采用了ｒｅｅｄ－ｓｏｌｏｍｏｎ交织交插编码，编码时加入了纠错码，使ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ的纠错性能比较强。以一个５位的流水号"１２３４５"为例，通过编码规则得到ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ的３位码字和５位纠错码，可纠错２位码字，纠错率为２／８＝２５％。

２ 用ｍｉｌ识别ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ码

ｍｅｔｅｏｒ－ｉｉ ｓｔａｎｄａｒｄ是ｍａｔｒｏｘ公司的一块图像采集卡，通过摄像头采集外界图像，然后实时地传输给主机内存。ｍｉｌ 函数开发包是一个独立于硬件的３２位图像处理函数库，其中有大量基本的图像处理函数。 ２．１ 基本过程

ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ识别的基本过程如图２所示。通过ｍｉｌ提供的函数采集图像，并将采集的图像以数字化方式存储在图像缓冲区中；对图像进行增强处理，提高图像的识别准确率。实验中通过平滑滤波方法，减少图像噪声，很好地解决了采集金属零件的ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ码时，由于码符号边沿亮度过亮影响图像分割的问题；然后对图像进行直方图均衡化，扩大对比度的动态范围，解决由于光照或摄像头的原因，造成采集的图像偏暗，对比度不够显著，引起图像中明暗模糊不清的问题。

由于采集后的图像有很多无用背景，ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ符号所在区域只占整个图像很小的比重。采用遮罩的方法，用一个固定位置的子缓冲区限制图像处理区域，忽略区域外的图像，实现ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ的符号提取。最后用ｍｉｌ函数直接译码，并将译码结果放在指定的字符串中，用显示语句在屏幕上打印结果。

２．２ ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ符号的膨胀

金属零件上的ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ码是气动打印而成的，成点阵式，与标准的ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ符号不完全一样，其点间空隙大。如对这种码毫无处理地进行识别，则识别率会很低。为了解决这个问题，采用数学形态学的膨胀算法。为了提高识别准确度，可以将ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ符号膨胀若干次，缩小数据单位之间的空隙。这样，计算机在"寻找"ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ的"ｌ"型寻边区时就容易准确得多。

２．３ 伪实时识别的实现

由于ｍｉｌ本身不支持图像的实时处理，所以要实现实时识别需要用一种叫做双缓冲的方法实现伪实时的图像处理，ｃｐｕ每次处理的图像其实是摄像头采集的上一帧图像。

双缓冲区使一边采集图像一边处理图像成为可能，如图３所示。摄像头将图像采集到图像缓冲区１中等待处理，与此同时ｃｐｕ利用这段时间处理图像缓冲区２中（上一帧）的图像，完毕后两个缓冲区的职能交换；ｃｐｕ处理