一种用于污染及多视角情况下DataMatrix码的精确定位方法

摘要

本发明提出了一种用于污染及多视角情况下DataMatrix码的精确定位方法，采用基于梯度边缘方向检测出亚像素级的边缘，利用快速Hough变换方法求得两主方向然后判断候选目标点的归属梯度方向容错区间，然后两个梯度方向容错区间内的边缘目标点分别在各自主方向容错区建立进行Hough累加，去除大量干扰噪声点，再基于先验知识过滤及预定义边缘组合，提取边缘组合的多特征，最后利用D-S证据理论方法融合多特征进行DataMatrix码边缘精确识别。本发明的效果为对于存在生锈腐蚀、高反光覆盖及磨损划痕干扰等污染及透视形变在20°之内的金属上的DataMatrix码都有较高的四边缘精确定位率，精确定位正确率在85%以上。