摘要 隨著SOPC技術(shù)的日益成熟，基于SOPC技術(shù)的嵌入式系統(tǒng)得到廣泛應(yīng)用。本文采用SOPC技術(shù),以EP2C35為主控芯片，實(shí)現(xiàn)二維條碼識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，并提出一種適用于嵌入式系統(tǒng)的PDF417條碼識別算法。實(shí)驗(yàn)表明，該識別系統(tǒng)能夠快速準(zhǔn)確地識別二維條碼，效果良好。

　　二維條碼PDF417中PDF為Portable Data File的縮寫，每一個(gè)PDF碼的儲存量可高達(dá)1 108字節(jié)，若將數(shù)字壓縮則可存放2 729字節(jié)。作為一種新的信息存儲和傳遞技術(shù)，PDF417具有成本低、信息可隨載體移動(dòng)、不依賴于數(shù)據(jù)庫和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、保密防偽性能強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，廣泛應(yīng)用在國防、公共安全、交通運(yùn)輸、醫(yī)療保健、工業(yè)、商業(yè)、金融、海關(guān)及政府管理等領(lǐng)域，PDF417碼的例子如圖1所示。

　　圖1  PDF417二維條碼

　　1  系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

　　本系統(tǒng)在FPGA上使用SOPC技術(shù)來實(shí)現(xiàn)無線手持二維條碼識讀器，與傳統(tǒng)一維條碼識讀器的區(qū)別在于完全脫離后臺數(shù)據(jù)庫，以及在高達(dá)50%破損率的情況下能夠進(jìn)行高效率識別。

　　SOPC技術(shù)是一種基于FPGA解決方案的SOC，由美國Altera公司于2000年提出?；赟OPC平臺的開發(fā)結(jié)合了FPGA靈活可編程與片上NiosII軟核處理器的用戶可配置等特點(diǎn)。在實(shí)現(xiàn)某功能時(shí)，通過在NiosII處理器下編寫C程序運(yùn)行，也可以使用硬件模塊來加速。本系統(tǒng)綜合兩種實(shí)現(xiàn)思路，采用高性價(jià)比的Cyclone II EP2C35系列FPGA實(shí)現(xiàn)，系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖2所示。

　　圖2  系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)框圖

　　整個(gè)系統(tǒng)由低到高分為三個(gè)層次：條碼識別的硬件平臺、μC/OSII操作系統(tǒng)、條碼譯碼算法。層硬件平臺采用Altera公司的Cylone II EP2C35與ADI公司的視頻解碼芯片ADV7181B，具有8 MB的Flash存儲器，1 MB的SRAM等外設(shè);中間層μC/OSII操作系統(tǒng)提供任務(wù)調(diào)度和設(shè)備驅(qū)動(dòng)，以及提供各種中斷來實(shí)現(xiàn)對外界請求的響應(yīng)，如模式切換、LCM顯示、射頻傳送等，有效地提高了系統(tǒng)運(yùn)行速率;頂層條碼譯碼算法包括了對條碼圖像的預(yù)處理和對譯碼數(shù)據(jù)的RS糾錯(cuò)，采用C語言在NiosII的集成開發(fā)環(huán)境中（IDE）實(shí)現(xiàn)。

　　1.1  系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)

　　系統(tǒng)通過配置視頻采集芯片ADV7181B，通過圖像采集子系統(tǒng)將CCD采集到的條碼數(shù)據(jù)存儲在SRAM中后，產(chǎn)生硬件中斷，處理器響應(yīng)中斷，Nios對SRAM中的數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像預(yù)處理、譯碼及糾錯(cuò)，通過譯碼算法硬件加速模塊對耗時(shí)較多部分算法進(jìn)行優(yōu)化，在實(shí)現(xiàn)條碼數(shù)據(jù)譯碼及糾錯(cuò)后，產(chǎn)生射頻傳送和LCM顯示中斷，進(jìn)入中斷程序?qū)⒆g碼數(shù)據(jù)通過射頻傳輸模塊發(fā)送到上位機(jī)，并且在LCM實(shí)時(shí)顯示。其硬件平臺結(jié)構(gòu)原理如圖3所示。

　　圖3  系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)原理框圖

　　1.2  圖像采集子系統(tǒng)

　　由于本設(shè)計(jì)采用的是灰度圖，因此圖像采集子系統(tǒng)的主要功能是：配置采集芯片，從解碼芯片讀出數(shù)據(jù)流，根據(jù)行場同步信號對數(shù)據(jù)流進(jìn)行分離，提取出亮度信號，并將采集到的亮度信號通過乒乓緩存存入SRAM中。

　　在設(shè)計(jì)中，采用ADI的解碼芯片ADV7181B進(jìn)行圖像信號的數(shù)模轉(zhuǎn)換，F(xiàn)PGA中的I2C模塊是作為主設(shè)備來對ADV7181B進(jìn)行配置的，而ADV7181B作為從設(shè)備來接受I2C總線傳來的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)芯片的初始化、寄存器的配置等。圖4中TD_DA為數(shù)據(jù)信號，TD_VS為場同步信號,TD_HS為行同步信號。

　　圖4  圖像采集子系統(tǒng)

　　系統(tǒng)上電時(shí)，I2C配置模塊將對ADV7181B的內(nèi)部寄存器進(jìn)行配置，ADV7181B將模擬信號轉(zhuǎn)換為Y∶U∶V為42∶2∶2的8位CCIR656數(shù)字信號，其中輸出的時(shí)序包括行場同步、行場消隱、行頻場頻及場識別等信號。

　　CCD攝像頭采集的圖像實(shí)際尺寸為768×576像素，每幀圖像由奇場數(shù)據(jù)和偶場數(shù)據(jù)交錯(cuò)組合而成，奇場數(shù)據(jù)與偶場數(shù)據(jù)在時(shí)間上是先后輸入的。本設(shè)計(jì)使用的是320×240的液晶顯示屏，在處理過程中也采用的是320×240的圖片格式，所以要對攝像頭采集的圖片進(jìn)行提取。在設(shè)計(jì)中僅采奇場數(shù)據(jù)的中間240行，并對每行中間的640個(gè)數(shù)據(jù)每兩個(gè)像素抽取一個(gè)像素，從而得到符合系統(tǒng)要求的圖像大小。由于一幀圖像的奇場數(shù)據(jù)與偶場數(shù)據(jù)實(shí)際上非常接近，而每行的相鄰兩個(gè)像素值也幾乎沒有差異，因此可以得到原輸入圖的縮小圖像而不會有失真。

　　圖5  乒乓緩存

　　圖像存入SRAM采用了乒乓緩存，如圖5所示，是為了防止寫出速度快于寫入速度而導(dǎo)致出現(xiàn)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。采用兩個(gè)行緩存進(jìn)行乒乓切換，在數(shù)據(jù)提取子模塊向行A寫入數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)寫出子模塊讀取行緩存B中的數(shù)據(jù)輸出到總線；在對下一行進(jìn)行采集時(shí)，對行緩存A讀數(shù)據(jù)，對行緩存B寫數(shù)據(jù)。因此行緩存寫路選器與行緩存讀路選器在同一時(shí)刻選通的一定是不同的行緩存。

　　2  條碼識別算法

　　條碼譯碼主要流程是首先對條碼進(jìn)行自適應(yīng)二值化，然后對條碼進(jìn)行定位、旋轉(zhuǎn)、分割。分割出單個(gè)碼字后，通過邊緣檢測，得到條碼條空序列模塊寬度后，再進(jìn)行糾錯(cuò)解碼。

　　傳統(tǒng)條碼識別算法[23]在對條碼定位時(shí)多采用Hough變換，通過Hough變換提取條碼圖像中的直線傾角來旋轉(zhuǎn)條碼。但是Hough變換的大運(yùn)算量并不適用于實(shí)時(shí)性要求高的的嵌入式設(shè)備。筆者結(jié)合PDF417條碼自身的特點(diǎn)，采用4點(diǎn)定位的方法來分割條碼，有效提高條碼識別速度。算法流程詳細(xì)步驟如下：

　?。?） 條碼定位

　　實(shí)際采集條碼時(shí)會出現(xiàn)各種傾斜，如圖6所示。如何定位條碼是關(guān)鍵的問題?？梢岳脳l碼起始頭特有的比例來定位。按照國標(biāo)的定義，PDF417二維條碼的起始符黑白條空比是81111113，終止符黑白條空比是711311121。掃描圖像的每一行，分別匹配起始符和終止符的條空比?？紤]到條碼采集過程中，邊緣受高斯點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的影響，只要黑白條空比例的誤差不超過三位，可近似認(rèn)為符合比例。標(biāo)記所有符合起始符條空比比例條碼線段，可以得到4個(gè)控制點(diǎn)a、b、c、d，用同樣的方法可以尋找符合終止符條空比的條碼線段，確定點(diǎn)e、f、g、h。判斷a、c、e、g是否為正確控制點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)是，平行邊長度誤差在5個(gè)像素點(diǎn)內(nèi)，且相鄰邊角度為90°，其誤差角度為2°。

　　圖6  起始點(diǎn)和終止點(diǎn)的確定

　　計(jì)算過點(diǎn)c、g的直線與水平方向的夾角，即為條碼要旋轉(zhuǎn)的角度。

　?。?） 圖像旋轉(zhuǎn)插值

　　根據(jù)直線cg的傾角將條碼旋至水平,如果旋轉(zhuǎn)中的灰度插值采用鄰近插值法，會產(chǎn)生鋸齒形的邊界。筆者采用雙線性插值[4]，對相鄰的4個(gè)像素進(jìn)行插值,對應(yīng)單位正方形上任意一點(diǎn)f(x,y)有：

　?。?） 行條碼分割及行高確定

　　由于PDF417條碼是層疊式條碼，在對單行條碼碼字進(jìn)行識別時(shí)，必須得到條碼的行數(shù)，然后分離出每一行。首先對條碼使用Sobel算子進(jìn)行水平邊緣檢測，如圖7所示，然后向水平方向投影，如圖8所示。

　　已知p(x)對應(yīng)投影的峰值，也就條碼的邊界，通過對投影下來的每個(gè)值求差分▽p(x)，然后逐個(gè)判斷各個(gè)差分值，如果連續(xù)兩個(gè)投影的差分值前一個(gè)是負(fù)數(shù)而后一個(gè)是0或者正數(shù)，則說明此點(diǎn)是峰值。峰值處的坐標(biāo)即為條碼分層的地方，考慮到條碼層與層連接的地方在二值化時(shí)會出現(xiàn)噪點(diǎn)，則取每層條碼圖像中間的50%作為有效圖像。

　?。?） 碼字識別

　　分割出單個(gè)碼字后，得到條空的像素個(gè)數(shù)，記為{M1,M2,…,M8},因?yàn)?個(gè)條和4個(gè)空的總模塊數(shù)為17，可以根據(jù)式(1)得出條模塊數(shù)的集合{T1,T2,T3,T4}。同樣，用Ki替代式（1）中的Ti，可得到空模塊數(shù)的集合{K1，K2，K3，K4}。

　　因PDF417條碼用了三個(gè)簇的數(shù)據(jù)來組成一個(gè)條碼，三個(gè)簇的數(shù)據(jù)量較大，且每個(gè)簇中的數(shù)據(jù)與條空比無一致對應(yīng)關(guān)系，所以就涉及把條空比轉(zhuǎn)換成條碼數(shù)據(jù)的問題。本算法采用的解決方案是：用哈希算法[5]來查找：

　　式(2)中Z為空1模塊數(shù)和條2模塊數(shù)的組合，再利用F的值進(jìn)行查找，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流的譯碼。數(shù)據(jù)流譯碼不是本文重點(diǎn)，這里不再詳細(xì)闡述。

　　3  系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

　　圖9  系統(tǒng)軟件流程圖

　　系統(tǒng)軟件是在Nios II的μC/OSII操作系統(tǒng)下進(jìn)行C語言編程的。系統(tǒng)初始化主要包括對采集芯片、射頻傳輸控制模塊、網(wǎng)絡(luò)接口的初始化，整個(gè)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)掃描條碼圖像和實(shí)時(shí)譯碼。系統(tǒng)主要流程如圖9所示。其中，系統(tǒng)初始化時(shí)利用函數(shù)IOWR(SIGNAL_CAP_0_BASE,0,1)將采集模塊全局信號復(fù)位，然后使用函數(shù)alt_irq_register(SIGNAL_CAP_0_IRQ,NULL,sig_cap_irq_proc)來建立一個(gè)用戶中斷程序[6]，對按鍵中斷響應(yīng)進(jìn)入中斷服務(wù)程序sig_cap_irq_proc，向攝像頭發(fā)送采集指令。當(dāng)采集模塊完成一幅條碼圖像采集后，產(chǎn)生一個(gè)硬件中斷，將標(biāo)志FLAG置1。當(dāng)主循環(huán)程序判斷FLAG為1時(shí)，就可以從外擴(kuò)的SRAM中將圖像數(shù)據(jù)讀入SDRAM中，接著進(jìn)行圖像預(yù)處理和譯碼，其中包括用自定義用戶指令和硬件模塊實(shí)現(xiàn)的一些運(yùn)算量大的部分。射頻傳輸與NiosII的PIO口相連，通過函數(shù)IOWR_ALTERA_AVALON_PIO_DATA來實(shí)現(xiàn)。

　　4  實(shí)驗(yàn)與分析

　　本識別系統(tǒng)工作頻率為100 MHz,圖像采樣分辨率為320×240，一幅條碼圖像識別時(shí)間為60 ms。本系統(tǒng)有如下幾個(gè)特點(diǎn)：

　?、?利用PDF417碼本身的特點(diǎn)來定位分割條碼，與傳統(tǒng)的條碼定位分割算法相比，大大提高了條碼識別速率。傳統(tǒng)二維條碼定位分割多采用Hough變換來確定條碼傾斜角度，不能滿足手持式嵌入式條碼識讀器的實(shí)時(shí)性要求。

　?、?在FPGA中嵌入NiosII軟核處理器，簡化硬件設(shè)計(jì)，同時(shí)使系統(tǒng)更加穩(wěn)定。FPGA的可重配置以及SOPC的可裁減使系統(tǒng)具有很高的資源利用率，而且方便升級和維護(hù)。

　　③ 利用自定義模塊、自定義指令、C2H硬件加速等方法[78]對部分耗時(shí)算法進(jìn)行優(yōu)化，大大提高了整個(gè)系統(tǒng)識別速率。

　　筆者針對不同環(huán)境下采集的300幅條碼圖像進(jìn)行了三次測試：次是在條碼無破損的情況下，第二次是在條碼有5%破損和污染的情況下，第三次隨機(jī)識別100幅條碼。本文所采用的算法平均識別率達(dá)96.7%，耗時(shí)60 ms，如表1所列。

　　表1  測試結(jié)果

　　結(jié)語

　　二維條形碼誕生后，條碼技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域更加廣泛，不僅應(yīng)用于物流運(yùn)輸，還滲透到生產(chǎn)、生活的各個(gè)領(lǐng)域。本文介紹了一種基于SOPC的二維條碼識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，提出了一種軟硬件綜合的解決方案，由于涉及底層的硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)和相應(yīng)的軟件設(shè)計(jì)，在系統(tǒng)性能優(yōu)化方面有著很大的空間。

參考文獻(xiàn):

[1]. EP2C35 datasheet http://www.hbjingang.com/datasheet/EP2C35_1438348.html.
[2]. ADV7181B datasheet http://www.hbjingang.com/datasheet/ADV7181B_125064.html.