用于读取光学代码的读码器和方法

本发明涉及根据权利要求1或14的主题的用于读取光学代码的读码器和方法。

对于物流应用的自动化(例如，对象的自动分拣)，对象设有由读码器读出的代码。常见的实际应用是具有对应条形码扫描仪的条形码。然而，为了识别，也使用其他编码，例如二维码(如Maxicode或Aztec码)，或者标记，这些标记利用文本识别(OCR)被解码。为了读取这种代码，记录具有代码的对象的图像。

在自动工作的读取设备中，例如在机场的行李处理或在物流中心对包裹进行自动分拣中，对象被传送经过读码器，并且通过逐条线的扫描获得其上布置有代码的对象的图像数据。根据已知的或测量到的传送带速度来组合各个图像线。线扫描相机实现了高的分辨率和速度。

通常，线扫描相机记录单色图像(也被称为灰度图像或黑白图像)。因此，实现了最好的光子产量(Photonenausbeute)，从而也实现了最好的信噪比，而且对于读取仅具有亮区域和暗区域的代码而言，彩色检测并不令人感兴趣。

然而，如果应获得颜色信息，则通常动用矩阵相机。但是，特别是在快速的流水线应用中(Bandapplikation)这具有缺点，因为需要高的帧速率，并且将其单个图像拼接在一起(Stitching)与简单地将图像线依次串接在一起相比在计算上变得非常复杂。此外，矩阵图像传感器在线方向上不能实现与线图像传感器相同的像素数。

构建用于获得颜色的矩阵图像传感器的最常见方式是以拜耳模式按像素分别设置两个绿色滤波器、一个红色滤波器和一个蓝色滤波器。然而，也存在可替代的颜色模式，例如，添加白色通道(RGBW)或使用减法基色，例如红色、黄色和蓝色(RYBY)。

彩色线扫描相机也是已知的。例如，它们具有三条线——红色、绿色、蓝色(RGB)，这些基色在单条线上交替布置，或者模仿拜耳模式，一条具有红色和蓝色像素交替的线和第二条纯绿色线。

所有这些彩色图像传感器的缺点在于，由于颜色滤波器而导致接收光损失，因此对于代码读取而言黑白图像具有优势。因此，只能以代码读取性能较差为代价来获得颜色信息。

DE 10 2015 116 568 A1公开了一种通过将单色相机与可调谐的颜色滤波器相结合的彩色检测。这不能解决问题，因为在每个单独的颜色设置中光仍然会损失，并且最终上述解决方案至多是用由用于各种颜色的多条线组成的线扫描相机来进行仿真。

EP 3 012 778 A2描述了一种利用多光谱照明装置来进行操作的双线扫描相机。这在效果上与颜色滤波器没什么不同，该颜色滤波器现在被制造在其他位置，但无法防止光损失来进行代码读取。

因此，本发明的任务在于利用线扫描相机改进代码的读取。

该任务通过根据权利要求1或14的用于读取光学代码的读码器和方法来实现。读码器包括线形

本发明基于以下基本思想，形成至少一个线排列作为白色线以记录灰度图像或黑白图像。该白色线的光接收像素对白色光敏感，这应意味着这些光接收像素感知整个光谱，并且例如不具有颜色滤波器。当然，所应用的相机像素的不可避免的硬件限制形成接收光的极限。其余的线排列是用于记录彩色图像的彩色线，其接收像素各自仅对相应的一种颜色敏感。至少一条彩色线内的颜色分布可以是相同的，也可以是一种图案，这根据实施方式而不同。原则上，白色像素又可能被分散到彩色线中，但白色线本身负责此类图像信息。

本发明具有的优点在于，利用至少一条白色线以全分辨率检测灰度图像或黑白图像，同时对比度高并且信噪比尽可能最好。同时，一条彩色线或多条彩色线特别在与白色线相互作用的情况下获得颜色信息，该颜色信息可以用于各种附加评估。由于白色线，这种附加的颜色检测不会以分辨率或信噪比为代价。

优选地，控制和评估单元将在读码器与代码之间的相对运动期间依次地记录的图像线组合成完整图像。可替代地，在条形码的情况下，可以设想从单个线形记录中读取代码，但是优选地，条形码也从这种组合的、呈平面的完整图像中读取。

优选地，控制和评估单元被配置用于使用白色线的灰度图像来读取代码。灰度图像具有全分辨率和尽可能最好的信噪比，从而可以以与利用传统的单色线扫描相机相同的质量来读取代码。同时提供颜色信息，而不影响解码结果。这些颜色信息可以用于任意的、但也与代码读取相关的功能，例如初始分割或找到代码区域。

优选地，控制和评估单元被配置用于产生灰度图像和彩色图像。在此，这两种图像均可供解码或其他功能使用。

优选地，设置两个、三个或四个线排列，其中一个或两个线排列是白色线。这里给出的数字是准确的数，而不是最小数。利用几个线排列，实现了图像传感器的特别紧凑的结构。最小的实施方式是具有一条白色线和一条彩色线的双线。为了在线方向上实现彩色图像的更高分辨率，优选地设置至少两条彩色线。

优选地，彩色线具有分别对两种基色中相应的一种基色敏感的光接收像素，并且不具有对第三种基色敏感的光接收像素。基色是加法基色——红色、绿色和蓝色，或者是减法基色——蓝绿色(青色)、紫色(洋红色)和黄色。通过仅设置其中两个，节省了光接收像素和线排列。可替代地，可以设想存在所有三种相应的基色(RGBW，CMYW)。

优选地，控制和评估单元被配置用于借助于白色线从两种基色来重构第三种基色。白色线记录所有基色的叠加，使得如果记录到其他两种基色，则可以隔离出第三种基色。

优选地，这两种基色是红色和蓝色。记录加法基色会产生更好的结果。在这个优选的实施方式中，不记录尤其是在拜耳模式中加倍设置的绿色，从而不必为此设置光接收像素和线排列。在需要时，由白色线以及红色颜色信息和蓝色颜色信息产生绿色。

优选地，一条彩色线内的光接收像素对相同的颜色敏感。换句话说，整个彩色线是均一的，例如红色线或蓝色线。因此，以全分辨率来检测对应的颜色信息。一条彩色线内的光接收像素也可以对不同的颜色敏感，特别地对以例如红-蓝-红-蓝的交替顺序的颜色敏感。此外，还可设想将均一的彩色线和混合的彩色线彼此组合。

优选地，控制和评估单元被配置用于颜色校正，其中对彩色图像有贡献的光接收像素的信号根据颜色而被不同地加权。由此，实现了尽可能真实的、此外还可以考虑照明或环境光的光谱特性的颜色记录。在这种特殊情况下，利用白色线检测的图像信息也被视为颜色，因此如果考虑白色线获得颜色信息，则也被加权。

优选地，加权通过线排列的不同放大系数来设定。为此，设置均一颜色的线是特别有利的，例如红色线和蓝色线。随后，相应的权重可以由整个线排列的单个共同的放大系数并且特别是在硬件层面上来设定。可以设想，例如在拜耳模式中，这只能通过相应的像素的各个放大系数以巨大的电路成本来实现。

可替代地，通过后处理来设定加权。为此，例如相应的加权系数被校准并被组合在矩阵中。还可以设想的是，利用不同颜色的光接收像素的测量的值和实际颜色来训练神经网络，这些实际颜色例如作为参考模式或通过另一个颜色校准的传感器是已知的，并且随后神经网络在操作中用于颜色校正。

优选地，控制和评估单元被配置用于根据彩色图像对携带代码的对象和/或代码区域进行识别、分类和/或将携带代码的对象和/或代码区域与图像背景区分开。这是一些使用彩色图像来支持代码读取的示例。通常，代码的背景在颜色上与周围环境不同，或者颜色信息可以用来识别携带代码的对象，并将其与背景分离。可替代地，彩色图像用于任何其他功能，特别地它可以作为这样的输出并且在下游才被应用，无论是用于可视化功能和诊断功能还是完全不同的附加任务。根据本发明的读码器在一个设备中结合了记录特别适用于代码读取的灰度图像和记录用于支持或其他目的可使用的彩色图像的两种功能，其中代码读取的主要功能不会受到附加的彩色图像记录的影响。

优选地，彩色图像具有比灰度图像低的分辨率。白色线的高分辨率的灰度图像已可供代码读取使用。更低的分辨率最初可能由于线方向上相应颜色的较少或较多的光接收像素而产生。可替代地，在硬件层面或软件层面上执行Binning或下采样。

根据本发明的方法可以以类似的方式进行训练，并同时显示出类似的优点。这些有利的特征是示例性的，且在从属于独立权利要求的从属权利要求中未穷尽地描述。

附图说明

下面还基于实施方式并参考附图示例性地对本发明的其他特征和优点进行更详细的阐述。在附图中：

图1示出了读码器的示意性截面图；

图2示出了读码器固定装配在具有携带代码的对象的传送带上方的应用的三维视图；

图3示出了具有一条红色线、一条蓝色线和一条白色线的线形图像传感器的示意图；

图4示出了具有一条红色线、一条蓝色线和两条白色线的线形图像传感器的示意图；

图5示出了具有一条红-蓝交替线和一条白色线的线形图像传感器的示意图；以及

图6示出了具有两条红-蓝交替线和两条白色线的线形图像传感器的示意图。

图1示出了读码器10的非常简化的框图图示。读码器10通过接收物镜16检测来自检测区域14的接收光12，该接收物镜16在这里仅由一个简单的透镜来表示。线形图像传感器18产生检测区域14以及在该检测区域处可能存在的对象和代码区域的图像数据。图像传感器18具有光敏接收像素22的至少两条线20a-20b，其中在线方向上设置了几百、几千或甚至更多的大量的接收像素22。

图像传感器18的图像数据由控制和评估单元24读出。控制和评估单元24在一个或更多个数字模块(例如，微处理器、ASIC、FPGA等)上实现，这些数字模块也可以完全地或部分地设置在读码器10外部。评估的一个优选的部分在于将检测到的图像线彼此串成完整图像。此外，还可以在评估时对图像数据预先进行滤波、平滑、亮度归一化、切割到特定区域或二值化。然后通常是分割，其中找到各个对象和代码区域。然后，对这些代码区域中的代码进行解码，即读出代码中包含的信息。

为了用发射光26足够明亮地照亮检测区域14，设置了具有发射光学器件30的照明装置28，该照明装置也可以不同于图示而在外部。在读码器10的接口32处可以输出数据，特别是读取的代码信息和在各种处理阶段中的其他数据，例如原始图像数据、预处理的图像数据、识别的对象或尚未解码的代码图像数据。反过来，可以经由接口32或另一个接口对读码器10进行参数化。

图2示出了读码器10装配在传送带34上方的可能的应用，该传送带34在例如由箭头所示的传送方向38上传送对象36通过读码器10的检测区域14。对象36可以在其外表面上携带代码区域40。读码器10的任务在于识别代码区域40、读出附着在那里的代码、对这些代码进行解码并将这些代码分别与相关的对象36相关联。为了还识别在侧面附着的代码区域42，优选地从不同的角度装入多个读码器10。可以给出附加的传感器，例如用于检测对象36的几何形状的上游的激光扫描仪或用于检测传送带34的速度的增量式编码器(Inkrementalgeber)。

根据线形图像传感器18，读码器10的检测区域14是具有线形读取场的平面。通过在传送方向38上逐条线地记录对象36，逐渐形成传送经过的对象36连同代码区域40的完整图像。在此，线20a-20b彼此如此接近，使得它们实际上检测相同的对象区段。可替代地，也可以在计算上补偿偏移。

一方面，读码器10利用图像传感器18检测用于代码读取的灰度图像或黑白图像。此外，还获得颜色信息或彩色图像。颜色信息可以用于多个附加功能。一个示例是对象36的分类，例如查明是包裹、信封还是邮袋。可以确定传送带容器(例如，托盘运输机的托盘或箱)是否是空的。可以根据颜色信息将图像数据分割成对象36或代码区域40，或者这样的分割可以由颜色信息得到支持。可以解决附加的图像识别任务，例如识别特定的印记或标签，例如用于危险物品识别，或者可以读取字体(OCR，Optical Character Recognition，光学字符识别)。

图3至图6示出了用于对黑白图像和颜色信息进行这种检测的图像传感器18的实施方式的几个示例。这些实施方式的共同之处在于，线20a-20d中的至少一条线是白色线，其接收像素22在硬件的极限内检测整个光谱范围上的光。至少另一条线20a-20d是彩色线，其接收像素22仅对特定的颜色敏感，特别是通过对应的颜色滤波器来实现。颜色在彩色线的各个接收像素22上的分布根据实施方式有所区别，但是与常见的RGB不同，特别是与拜耳模式不同。

图3示出了具有一条红色线20a、一条蓝色线20b和一条白色线20c的实施方式。因此，线20a-20c本身是均匀的，并且线20a-20c内的接收像素22对相同的光谱敏感。图4示出了具有一条附加的白色线20d的变型。

在根据图5的实施方式中，对红色和蓝色敏感的接收像素22在一条彩色线20a内交替地混合。由此，与白色线20b的组合可以是总共仅两条线的结构。图6示出了一种变型，其中彩色线20a-20b和白色线20c-20d均为两条。

这些示例仅仅是基于基色红色和蓝色与白色(RBW)的选择。其他的实施方式使用其他的颜色滤波器和颜色。因此，可能设想使用绿色与红色或蓝色(RGW、BGW)或所有三种基色(RGBW)。此外，还可以考虑减法基色蓝绿色(青色)、紫色(洋红色)和黄色的类似组合(CMW、CYW、MYW或CMYW)。

一般来说，颜色滤波器应该考虑对像素级的校正，如固定模式噪声。总的来说，对于颜色通道的差异，可以进行颜色补偿，这可以取决于具体环境，如照明、读取场和读取间距。这例如通过颜色校正矩阵来实现，其系数通过颜色校准来确定：

R′ x1 x2 x3 R

G′＝(x4 x5 x6)*G

B′ x7 x8 x9 B

给出了针对RGB的校正矩阵，其中例如可以测量R和B，并且可以从W-R-B重构G。对于上述给出的其他颜色组合可以是对应的校正矩阵。

可替代地或附加地，使用神经网络，特别是具有多个隐藏层的神经网络。设置原始的或预校正的颜色向量作为输入，并且神经网络返回校正的颜色向量。此外，算法或神经网络也可以用于通过考虑相邻像素的颜色值来改善信噪比。

在图3至图6的实施例中，首先只在两种基色红色和蓝色中进行确定。如果希望以RGB值来表示颜色，则缺失的颜色绿色可以通过G＝W-R-B或更一般地通过函数f(W,R,B)来至少近似地重构。为此，应在不同的输入通道红色、蓝色和白色之间进行补偿。如果有意以较高的增益操作彩色线，以限制与白色线相比较低的光子产量的影响的话，这是特别必要的。

虽然对于代码读取而言期望白色线的分辨率高，但在许多情况下，只需要较低分辨率的颜色信息。因此，如图5中的彩色线中的一定的分辨率损失根本不会令人不安。在一些情况下，甚至可以设想通过合并像素来人为降低分辨率(Binning、下采样)，从而改善信噪比。