CN116776909B - 一种瓶盖二维码溯源*** - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种瓶盖二维码溯源***，属于数据处理技术领域，包括瓶盖二维码图像采集单元、二维码解密单元、二维码特征获取单元和溯源匹配单元；瓶盖二维码图像采集单元用于通过扫描设备获取瓶盖的二维码图像；二维码解密单元用于对瓶盖的二维码图像进行解密操作，生成二维码解密图像；二维码特征获取单元用于获取二维码解密图像的特征识别编码；溯源匹配单元用于根据特征识别编码确定瓶盖溯源信息。该瓶盖二维码溯源***通过采集二维码图像，并对二维码图像进行解密操作，生成解密图像，整个解密过程涉及位置解密，其过程简单易实现，通过欧式距离的简单计算确定溯源结果，为瓶盖二维码增加防伪功能。

Description

一种瓶盖二维码溯源***
技术领域
本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种瓶盖二维码溯源***。
背景技术
在瓶盖上喷印或粘贴二维码，是一种常见的饮品防伪方法，用二维码记载产品防伪信息，易于查对溯源、实现成本低，消费者通过智能手机等终端设备扫描该二维码防伪图签，就可对该产品进行防伪溯源；同时通过扫描二维码，消费者还可以通过互联网参与厂家的促销、抽奖等活动。然而，现有瓶盖二维码溯源方法无法对二维码进行有效解密且无法对二维码图像进行有效处理。
发明内容
本发明为了解决以上问题，提出了一种瓶盖二维码溯源***。
本发明的技术方案是：一种瓶盖二维码溯源***包括瓶盖二维码图像采集单元、二维码解密单元、二维码特征获取单元和溯源匹配单元；
瓶盖二维码图像采集单元用于通过扫描设备获取瓶盖的二维码图像；
二维码解密单元用于对瓶盖的二维码图像进行解密操作，生成二维码解密图像；
二维码特征获取单元用于获取二维码解密图像的特征识别编码；
溯源匹配单元用于根据特征识别编码确定瓶盖溯源信息。
进一步地， 二维码解密单元生成二维码解密图像包括以下步骤：
获取瓶盖的二维码图像中各个像素点的原始位置坐标；
对二维码图像中各个像素点的原始位置坐标进行解密转换，生成各个像素点的解密位置坐标，完成解密操作。
进一步地，解密位置坐标的计算公式为：
；
式中，M表示二维码图像的像素点个数，xm表示第m个像素点的原始位置坐标的横坐标，ym表示第m个像素点的原始位置坐标的纵坐标，Xm表示第m个像素点的解密位置坐标的横坐标，Ym表示第m个像素点的解密位置坐标的纵坐标。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，通过位置解密转换完成解密操作，整个过程快捷易实现。
进一步地，二维码特征获取单元获取特征识别编码包括以下步骤：
提取二维码解密图像中四个顶点的解密位置坐标；
根据四个顶点的解密位置坐标，确定解密横坐标区间和解密纵坐标区间；
在二维码解密图像中，确定解密位置坐标的横坐标属于解密横坐标区间且纵坐标属于解密纵坐标区间的像素点集合；
提取像素点集合中各个像素点的灰度值；
计算像素点集合中各个像素点的灰度值对应的特征值，并将所有特征值进行编码，生成特征识别编码。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，二维码解密图像中四个顶点的位置坐标可以大致反映图像的方向和位置，对四个顶点的解密位置坐标进行参数运算，生成对应的解密横坐标区间和解密纵坐标区间，由此确定可以作为提取特征值基础的像素点，生成特征识别编码。
进一步地，解密横坐标区间的计算公式为：
，
；
式中，A1表示解密横坐标区间的左端点，A2表示解密横坐标区间的右端点，a1表示左上顶点的横坐标，b1表示右上顶点的横坐标，c1表示左下顶点的横坐标，d1表示右下顶点的横坐标。
进一步地，解密纵坐标区间的计算公式为：
，
；
式中，B1表示解密纵坐标区间的左端点，B2表示解密纵坐标区间的右端点，a2表示左上顶点的纵坐标，b2表示右上顶点的纵坐标，c2表示左下顶点的纵坐标，d2表示右下顶点的纵坐标。
进一步地，像素点集合中第n个像素点的灰度值对应的特征值θn的计算公式为：
；
式中，N表示像素点集合的像素点个数，αn表示像素点集合中第n个像素点的灰度值，α0表示像素点集合中所有像素点的灰度值均值。
进一步地，溯源匹配单元确定瓶盖溯源包括以下步骤：
从数据库中获取所有原始溯源编码；
计算特征识别编码与数据库中各个原始溯源编码之间的欧式距离；
将欧式距离最小的原始溯源编码对应的溯源信息作为溯源结果。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，瓶盖的原始溯源编码与食品溯源码类似，可以采用若干位纯数字混编构成，由***通过专用运算法则形成，是瓶盖的电子身份证号码。对像素点特征值进行编码运算即可得到各个二维码图像对应的特征识别编码，与原始溯源编码进行简单的欧式距离运算，就可确定最匹配的溯源结果。整个过程易操作且简单。
本发明的有益效果是：
（1）该瓶盖二维码溯源***通过采集二维码图像，并对二维码图像进行解密操作，生成解密图像，整个解密过程涉及位置解密，其过程简单易实现；
（2）该瓶盖二维码溯源***通过四个顶点的解密位置坐标确定解密横坐标区间和解密纵坐标区间，再由两个坐标区间确定符合要求的像素点集合，并提取像素点集合的特征值进行编码，确定各个二维码的唯一特征识别编码，该编码包含二维码的主要信息；
（3）该瓶盖二维码溯源***通过欧式距离的简单计算确定溯源结果，为瓶盖二维码增加防伪功能。
附图说明
图1为瓶盖二维码溯源***的结构图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。
如图1所示，本发明提供了一种瓶盖二维码溯源***，包括瓶盖二维码图像采集单元、二维码解密单元、二维码特征获取单元和溯源匹配单元；
瓶盖二维码图像采集单元用于通过扫描设备获取瓶盖的二维码图像；
二维码解密单元用于对瓶盖的二维码图像进行解密操作，生成二维码解密图像；
二维码特征获取单元用于获取二维码解密图像的特征识别编码；
溯源匹配单元用于根据特征识别编码确定瓶盖溯源信息。
进一步地， 二维码解密单元生成二维码解密图像包括以下步骤：
获取瓶盖的二维码图像中各个像素点的原始位置坐标；
对二维码图像中各个像素点的原始位置坐标进行解密转换，生成各个像素点的解密位置坐标，完成解密操作。
在本发明实施例中，解密位置坐标的计算公式为：
；
式中，M表示二维码图像的像素点个数，xm表示第m个像素点的原始位置坐标的横坐标，ym表示第m个像素点的原始位置坐标的纵坐标，Xm表示第m个像素点的解密位置坐标的横坐标，Ym表示第m个像素点的解密位置坐标的纵坐标。
在本发明中，通过位置解密转换完成解密操作，整个过程快捷易实现。
在本发明实施例中，二维码特征获取单元获取特征识别编码包括以下步骤：
提取二维码解密图像中四个顶点的解密位置坐标；
根据四个顶点的解密位置坐标，确定解密横坐标区间和解密纵坐标区间；
在二维码解密图像中，确定解密位置坐标的横坐标属于解密横坐标区间且纵坐标属于解密纵坐标区间的像素点集合；
提取像素点集合中各个像素点的灰度值；
计算像素点集合中各个像素点的灰度值对应的特征值，并将所有特征值进行编码，生成特征识别编码。
在本发明中，二维码解密图像中四个顶点的位置坐标可以大致反映图像的方向和位置，对四个顶点的解密位置坐标进行参数运算，生成对应的解密横坐标区间和解密纵坐标区间，由此确定可以作为提取特征值基础的像素点，生成特征识别编码。
在本发明实施例中，解密横坐标区间的计算公式为：
，
；
式中，A1表示解密横坐标区间的左端点，A2表示解密横坐标区间的右端点，a1表示左上顶点的横坐标，b1表示右上顶点的横坐标，c1表示左下顶点的横坐标，d1表示右下顶点的横坐标。
在本发明实施例中，解密纵坐标区间的计算公式为：
，
；
式中，B1表示解密纵坐标区间的左端点，B2表示解密纵坐标区间的右端点，a2表示左上顶点的纵坐标，b2表示右上顶点的纵坐标，c2表示左下顶点的纵坐标，d2表示右下顶点的纵坐标。
在本发明实施例中，像素点集合中第n个像素点的灰度值对应的特征值θn的计算公式为：
；
式中，N表示像素点集合的像素点个数，αn表示像素点集合中第n个像素点的灰度值，α0表示像素点集合中所有像素点的灰度值均值。
在本发明实施例中，溯源匹配单元确定瓶盖溯源包括以下步骤：
从数据库中获取所有原始溯源编码；
计算特征识别编码与数据库中各个原始溯源编码之间的欧式距离；
将欧式距离最小的原始溯源编码对应的溯源信息作为溯源结果。
在本发明中，瓶盖的原始溯源编码与食品溯源码类似，可以采用若干位纯数字混编构成，由***通过专用运算法则形成，是瓶盖的电子身份证号码。对像素点特征值进行编码运算即可得到各个二维码图像对应的特征识别编码，与原始溯源编码进行简单的欧式距离运算，就可确定最匹配的溯源结果。整个过程易操作且简单。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (1)

1.一种瓶盖二维码溯源***，其特征在于，包括瓶盖二维码图像采集单元、二维码解密单元、二维码特征获取单元和溯源匹配单元；
所述瓶盖二维码图像采集单元用于通过扫描设备获取瓶盖的二维码图像；
所述二维码解密单元用于对瓶盖的二维码图像进行解密操作，生成二维码解密图像；
所述二维码特征获取单元用于获取二维码解密图像的特征识别编码；
所述溯源匹配单元用于根据特征识别编码确定瓶盖溯源信息；
所述二维码解密单元生成二维码解密图像包括以下步骤：
获取瓶盖的二维码图像中各个像素点的原始位置坐标；
对二维码图像中各个像素点的原始位置坐标进行解密转换，生成各个像素点的解密位置坐标，完成解密操作；
所述解密位置坐标的计算公式为：
；式中，M表示二维码图像的像素点个数，xm表示第m个像素点的原始位置坐标的横坐标，ym表示第m个像素点的原始位置坐标的纵坐标，Xm表示第m个像素点的解密位置坐标的横坐标，Ym表示第m个像素点的解密位置坐标的纵坐标；
所述二维码特征获取单元获取特征识别编码包括以下步骤：
提取二维码解密图像中四个顶点的解密位置坐标；
根据四个顶点的解密位置坐标，确定解密横坐标区间和解密纵坐标区间；
在二维码解密图像中，确定解密位置坐标的横坐标属于解密横坐标区间且纵坐标属于解密纵坐标区间的像素点集合；
提取像素点集合中各个像素点的灰度值；
计算像素点集合中各个像素点的灰度值对应的特征值，并将所有特征值进行编码，生成特征识别编码；
所述解密横坐标区间的计算公式为：
，
；式中，A1表示解密横坐标区间的左端点，A2表示解密横坐标区间的右端点，a1表示左上顶点的横坐标，b1表示右上顶点的横坐标，c1表示左下顶点的横坐标，d1表示右下顶点的横坐标；
所述解密纵坐标区间的计算公式为：
，
；式中，B1表示解密纵坐标区间的左端点，B2表示解密纵坐标区间的右端点，a2表示左上顶点的纵坐标，b2表示右上顶点的纵坐标，c2表示左下顶点的纵坐标，d2表示右下顶点的纵坐标；
所述像素点集合中第n个像素点的灰度值对应的特征值θn的计算公式为：
；式中，N表示像素点集合的像素点个数，αn表示像素点集合中第n个像素点的灰度值，α0表示像素点集合中所有像素点的灰度值均值；
所述溯源匹配单元确定瓶盖溯源包括以下步骤：
从数据库中获取所有原始溯源编码；
计算特征识别编码与数据库中各个原始溯源编码之间的欧式距离；
将欧式距离最小的原始溯源编码对应的溯源信息作为溯源结果。
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