Detection and decoding of the invisible data matrix with smart phone by using hough lines and online learning

Abstract

Günümüzde, barkod tanıma hayatımızın heryerinde, birçok farklı pazarda günlük alışılmış işlem haline gelmiştir. Barkodların kullanım alanı süpermarketlerden, fabrikalara, askeri endüstriye, sağlık endüstrisine ve daha birçok alana yayılmıştır. Son zamanlarda İki boyutlu Karekod (İki boyutlu Barkod) sistemler, daha çok veri depolama kapasiteleri sayesinde geleneksel Tek boyutlu Karekod (Tek boyutlu Barkod) sistemlerin yerini almıştır. İki boyutlu Karekod sistemleri daha çok otomatik okunan ürünlerin tanımlanmasında kullanılmaktadır, örnek olarak kitap, ilaç, gıda ve güvenlik vs. Türkiye'de, alkol ve tütün ürünlerinde görünmez iki boyutlu karekod sahteciliği ve kaçakçılığı önlemek için ürünün fabrikadan pazara kadar olan bölümde izlenmesi için kullanılmaktadır. Görünmez İki boyutlu Karekod, özel bir kağıda pigmentli mürekkeple yazılır, gün ışığında çıplak gözle görülemez. Belirli bir dalga boyuna sahip ışık altında pigmentli mürekkep ışığı yansıtır, bir filtre işlemi sayesinde görünmez İki boyutlu Karekod görülebilir. Alkol ve tütün ürünlerinin üretim aşamasında görünmez karekod profesyonel kamera ve aydınlatma sistemi ile okunarak pazara sunulur. Pazarda müfettişler ürünlerin gerçekliğini özel olarak üretilmiş elde taşınabilir cihazlarla yapmaktadırlar. Bu cihazın boyutu, pahalılığı ve kullanımı için özel eğitim gereksinimleri sebebiyle, elde taşınabilir cihazlar pazarda çok pratik kullanıma sahip değildirler. Bu yüzden akıllı telefon uygulaması ihtiyacı doğmuştur. Bu tezde, görünmez İki boyutlu Karekodun okunabilmesi için akıllı telefonlara takılabilen bir aparat dizayn edilmiştir. Bu aparat, belirli dalga boyuna sahip görünmez İki boyutlu Karekodu aydınlatan LED ışığa ve yüksek dalga boyunu geçiren, görünmez İki boyutlu Karekoddan yansıyan arka planı filtreleyen filtre içermektedir. Görünmez karekodun akıllı telefonlar ile algılanması ve kodun çözümlemesinin yapılması için bir algoritma geliştirilmiştir. Önerilen algoritma dört basamak üzerine kurulmuştur. Birinci aşamada, kenar taraması görünmez karekoda uygulanır. İkinci aşamada Hough çizgileri tespit edilerek karekodun `L` şekil düzlemi bulunur. Üçüncü aşamada karekodun işaretleyici noktalarının bulunması algoritması uygulanır. Son olarak, otomatik öğrenme zig zag nokta tespit algoritması ile görünmez İki boyutlu Karekodun çözümleme algoritması sürdürülmektedir. Deneyler değişik görünmez İki boyutlu Karekod verileri ile yapılmış olup, sonuçlar yüksek doğruluk ve düşük hata oranı ile tamamlanmıştır.

Today, barcode detection is everywhere in our lives, it became a common activity in many different markets. Application of the barcodes has been spread from supermarkets to factories, military industry, health industry and many other areas. In recent years, 2D Data Matrices (2D Barcodes) replaces 1D Data Matrices (Barcodes) since their data storage capacity is higher than the traditional barcodes. 2D Data Matrices are commonly used in automatic label reading of products such as books, medicine, food, security etc. In Turkey, invisible 2D Data Matrix used in alcohol beverages and tobacco products to track them from factory to market in order to prevent forgery and smuggling. The invisible 2D data matrix, printed on a special paper with pigmented ink, cannot be seen with a naked eye under day light. Under a specific wavelength light, the pigmented ink reflects the light and filtering the reflected light makes the invisible 2D data matrix as visible. In the production line, the invisible 2D data matrix on each alcohol beverages and tobacco products is scanned by a professional camera and lighting system in the factory and released to the market. In the market, inspectors use a special handheld terminals to check the authentication of the product. Due to their physical dimensions, their expensive price and requirement of special training for the use, it is not practical to use these handheld terminals for product tracking easily. Therefore, a smart phone application need is emerged. In this thesis, an apparatus is designed and attached on a smart phone. This apparatus contains LED light which emits a red light on the invisible data matrix and a high pass filter, filters the reflected light in order to suppress the background information. An algorithm is developed to detect and decode the invisible 2D data matrix with a smart phone. The proposed method is constructed on four stages. In the first step, edge detection is applied on the 2D Data Matrix. Then, Hough Lines are used to detect the `L` shape finder pattern. At the third step, the locations of the marker point detection is applied. Finally, the online learning zig zag dot detection is carried on to the 2D Data Matrix to decode it. Experiments are conducted on different invisible 2D Data Matrices and results are obtained by high accuracy and low error rate.