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실시간 비디오 획득을 이용한 바코드 인식
이 예제는 From Video Device 블록을 사용하여 바코드를 인식하는 방법을 보여줍니다.
Image Acquisition Toolbox™는 이미지 수집 장치에서 실시간 이미지 데이터를 Simulink 모델로 획득하기 위한 Simulink® 블록을 제공합니다.
이 예제에서는 From Video Device 블록을 사용하여 Point Grey Flea® 2 카메라에서 실시간 이미지 데이터를 Simulink로 가져옵니다. 이 예제에서는 Computer Vision Toolbox™를 사용하여 GTIN-13 바코드를 인식하고 해석할 수 있는 이미지 처리 시스템을 구축합니다. GTIN-13 바코드(정식 명칭은 EAN-13)는 국제 바코드 표준입니다. 이는 널리 사용되는 UPC 표준의 상위 집합입니다.
이 예제를 실행하려면 Simulink, Computer Vision Toolbox 및 Point Grey Flea® 2 카메라가 필요합니다.
실시간 비디오 스트림으로 바코드 인식 과정을 시청하세요. (11초)
예제 모델
다음 그림은 From Video Device 블록을 사용하는 예제 모델을 보여줍니다.
라이브 비디오 입력
입력 영상은 DCAM 영상 수집 장치(Point Grey Flea® 2)에서 실시간으로 획득됩니다. 이 예제에서 블록은 카메라로부터 RGB 프레임을 획득하여 시뮬레이션 시간 스텝마다 Simulink 모델로 출력합니다.
알고리즘
바코드 인식 예제는 입력 이미지에서 선택된 일부 행(스캔 라인)에 대해 검색을 수행합니다. 스캔 라인은 픽셀 단위로 분석되고 특징별로 표시됩니다. 모든 픽셀에 특징값이 표시되면 패턴의 순서를 분석합니다. 이 예시는 경비 패턴과 기호를 순서와 위치에 따라 식별합니다. 기호들을 업샘플링하여 코드북과 비교함으로써 상응하는 코드를 결정합니다.
다양한 바코드 방향을 고려하여 예시에서는 왼쪽에서 오른쪽으로, 그리고 오른쪽에서 왼쪽으로 분석하여 더 적합한 방향을 선택합니다. 체크섬이 올바르고 코드북과의 일치 점수가 설정된 임계값보다 높으면 해당 코드는 유효한 것으로 간주되어 표시됩니다.
"Row Positions Of Scan Lines" 파라미터 값을 변경하여 스캔 라인의 개수와 위치를 변경할 수 있습니다.
결과
바코드를 감지하는 데 사용된 스캔 라인은 빨간색으로 표시됩니다. GTIN-13이 올바르게 인식되고 검증되면 코드가 노란색으로 표시됩니다.
이 예시에서는 Flea® 2 카메라를 사용했지만, 이 모델은 다른 지원되는 이미지 수집 장치와 연결하도록 쉽게 업데이트할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 이미지 수집 하드웨어에서도 동일한 Simulink 모델을 사용할 수 있는 유연성이 제공됩니다.
