1 引言

目前市场上智能移动信息终端都使用专业的扫描头进行扫描，专业扫描头不仅体积大，导致行业用智能移动信息终端体积巨大，且成本远远高于普通摄像头，其优点是扫描效率和精度远高于手机摄像头；而普通摄像头体积小，价格相对便宜，但其扫描出错率高，扫描效率低下。

本文介绍了一种用于智能终端的基于定焦扫描和软解码算法的微型高速一维、二维码扫描模组，并研发了采用该扫描模组实现高速扫描及高精度扫描的智能移动信息终端，从而可以利用普通摄像头取代价格昂贵的专业扫描头，大幅降低移动信息终端的成本，并减小了移动信息终端的体积。

2 模组原理

2.1 主要组成部分

本扫描模组主要包含以下几个组成部分。

2.1.1 瞄准模块

此模块由软件控制瞄准装置发出瞄准光束（线条或者块区域），帮助使用者准确瞄准待扫描条码。

2.1.2 照明模块

（1）位置探测图形及分隔符：对于矩阵式二维码，位置都是固定存在的，只是大小规格会有所差异，这些黑白间隔的矩形块很容易进行图像处理的检测。

此模块是当感光模块检测到环境照明度不足、会影响获取条码清晰度的时候，打开此模块，使用手机自带的摄像头补光模块进行环境补光，保证抓取到的条码图像清晰，便于解码。

2.1.3 手机扫描设置模块

此模块主要设置扫描模式、扫描方式和扫描参数。

首先，对采集的彩色图像进行灰度化，以提高后继的运行速度；其次，去除噪声，采用中值滤波去除噪音对二码图像的干扰，主要是盐粒噪声；再次，利用灰度直方图工具，通过迭代法选取适当的阈值，对二维码进行二值化处理，使其变为白底黑色条码；最后，确定二维码的位置探测图形，对条码进行定位，旋转至水平后，获得条码数据，以便下一步进行解码。

2.1.5 解码模块

此模块通过手机摄像头对瞄准的条码进行数据抓取，根据条码特征锁定条码图像区域，对该区域进行放大抓取，最终输出清晰、有效的条码图形数据信息，将此信息传送到解码模块进行解码操作。

在图像数据获取时对图像进行整形，运用图像校正、二值化、去噪、边缘检测、Hough变换、图像旋转等多种图像处理方法实现条码图像的预处理、条码定位、条码分割和数据提取。具体见图1。

图1 图像数据获取、处理流程图

本文主要采用程序式和结构式相结合的绩效框架设计方式，从养老服务机构的服务产出、资源投入、内部组织运营3个层面进行设计。根据国内外研究和实践经验，将具体评价指标分为结构性指标、过程性指标及结果性指标。结构性指标指能反映机构提供服务的资源和能力的指标，主要包括设施设备、人力资源等；过程性指标指反映提供服务的过程和方式的指标；结果性指标主要指反映运营效果和服务评价的指标。同时结合对养老服务机构相关从业人员及专家的访谈，构建医养结合养老服务绩效评价的初始指标体系（见表1）。

2.1.4 图像数据获取和处理模块

此模块接收图像数据获取和处理模块传送过来的条码信息，通过解码库进行解码，将解码后的结果输出给使用者。

（2）校正图形：根据尺寸的不同，矫正图形的个数也不同。矫正图形主要用于码形状的矫正。

健美操普修课程作为健美操课程体系不可或缺的一部分，反映着健美操整体课程的开展程度，是健美操课程体系是否需要优化改进的决定标准之一。河南省高校应提高对健美操普修课程的重视，保证师资队伍建设，保证基础设施建设，丰富教学内容，构建新型的健美操教学模式，从而优化河南省健美操课程建设，提高教学水平和教学质量。

图2 QR码的构成示意图

尽管照片中的颜色看上去很棒，但水面给人的感觉太平淡了。由于我们手头没有滤镜，所以无法将快门速度降低到足以获得模糊柔滑的程度。不过在后期修图阶段可以实现动感模糊，让场景中的色彩更好地融合互补，营造出更好的效果。

通过与企业会计准则进行诸多方面比较之后，发现两者虽然有一定的差异，但是也有相同之处。在之后的发展过程中，必须采取方法和措施不断完善民间非营利组织会计制度，促进民间非营利组织健康快速发展。

（5）具备良好的数据备份和恢复功能，在发现有数据节点退出时，ES 能够根据服务器的负载对索引分片进行重新分配，丢失的数据节点在重新启动后，也会自动恢复连接。有较强的鲁棒性。

二维码软解码算法支持矩阵式二维码Quick Response（QR）和Data Matrix(DM)等主流的二维码。下面以QR码为例阐述软解码的工作流程。QR码的构成如图2所示。

4、要善于发现后进生的点滴进步，去赏识激励。后进生的进步可能是点滴的，在转化过程中，不可能以大多数同学的理想目标作为后进生的标准，而应以后进生的自身发展为基础，要注意同层次学生的对比，而不是和其他优生对比。

（3）定位图形：这些小的黑白相间的格子就好像坐标轴，在二维码上定义了网格。

（2）软件打开瞄准装置，帮助使用者瞄准待扫描的条码；

总之，无人机测绘技术目前已运用到多个领域中，国家大力支持此技术的研究，鼓励在民用领域中运用，以发挥更大作用。在工程项目测量过程中，为了综合了解整个工程项目的基本情况，完善工程规划，使用无人机进行测绘时，监测到的范围和尺度也较大，具有极高的监测效率，高空作业效果显著，同时可与多项技术设备结合使用，大幅提高工程测量的质量和效率。因此，在工程测量过程中，在复杂的环境下合理设置无人机基本参数，定向分析采集数据信息，及时反馈高清图像，确保工程测量中无人机测绘作业的安全性，可提高工程测量的效率。

（5）数据区域：黑白的二进制网格编码内容，8个格子可以编码一个字节。

（6）版本信息：即二维码的规格。

（7）纠错码字：用于修正二维码损坏带来的错误。

在译码之前通常需要对二维码进行分割，边缘检测后条码区域的边界不是很完整，所以需要进一步修正边界，然后分割出一个完整的条码区域。首先采用区域增长的方法对符号进行分割，以此修正条码边界。其基本思想是从符号内的一个小区域（种子）开始，首先通过区域增长来修正条码边界，把符号内的所有点都包括在这个边界内，其次通过凸壳计算准确分割出整个符号，最后区域增长和凸壳计算交替进行。通常对那些密度比较大的条码重复两次就足够了，而对于那些模块组合比较稀疏的条码至少要重复四次。

2.2 扫描流程图

扫描流程如图3所示。

图3 扫描流程图

流程图说明如下：

（1）如果是扫描模式，对摄像头进行扫描模式初始化、设置，否则软件进入默认摄像头流程；

（4）格式信息：表示该二维码的纠错级别。

（3）软件打开感光装置，实时检测环境照明度情况；

（4）根据感光装置反馈回来的照明度，判断是否需要打开摄像头补光装置；

（5）此时摄像头已经处于抓数据状态，根据抓到的数据分析提取条码特征信息，如果发现有条码信息，对该区域进行放大、降噪、去污处理，保存处理后的条码图像信息数据；

（6）将上诉步骤的条码图像信息数据直接传送给解码库进行解码，输出解码结果。

3 模组结构

把定焦摄像头及瞄准装置装载进智能终端中，利用智能终端自身感光装置进行光线感应，并用自身的闪光灯进行实时补光，同时利用智能终端的CPU、GPU等进行图像采集、图像处理和解码，在减小智能终端体积的同时也降低了扫描头成本，提升了解码速度，降低了误码率。

同时，锦鲤式营销利用的网络营销平台，大多为微博或者微信等社交网站，可以充分发挥病毒式营销的“让内容带来客户、让用户带来更多用户”的营销功能以及低成本、传播速度快的营销方式，最终有利于实现企业的经营目标。

图4 模组结构示意图

此技术实现后，用于条码扫描的扫描模组与专业扫描头相比价格下降2/3，体积减小50%。新技术实现前后智能终端的变化如图5所示。

图5 智能终端演变示意图

4 结束语

装载基于定焦扫描和软解码算法的微型高速一维、二维码扫描模组的智能终端，实测解码速度≥4次/s，误码率≤0.00005%；在黑暗环境下可实时调整补光，满足扫描要求；同时对褶皱、污损、破损、形变等情景下的条码解码成功率较高，误码率较小，完全满足行业客户的应用需求。同时利用了智能终端的CPU、GPU、感光装置、补光灯等部件，大大降低了成本，同时使得智能终端的结构设计更具多元化及小型化。随着定焦摄像头的性能不断提高及软解码算法解码能力的不断提升，其在未来会有更好的应用前景。

(1)护理前、后,以Zung氏焦虑自评量表(SAS)、抑郁自评量表(SDS)评价情绪状态,两量表均换算为标准分值(总粗分乘以1.25,取整数为标准分),SAS>50分表明有焦虑情绪,SDS>53分表明有抑郁情绪,分数越高则不良情绪越为严重[1]。(2)出院时,分发我科室自拟患者对护理满意评分量表,包括服务态度、病房环境、专业技能、健康教育以及沟通交流5项,每项4道题,每题1-5分,满分100分,分数越高则满意度越高。

参考文献：

[1]唐冠群.几种激光光斑中心定位算法的比较[J].北京机械工业学院院报,2009,24(1)∶61-64.

[2]王雅静，窦震海.基于图像式条码识读器的研究[J].电视技术,2007.

[3]李了了，邓善熙，丁兴号.基于大津法的图像分块二值化算法[J].微计算机信息，2005，（24）.

[4]杨淑莹.VC++图像处理程序设计[M].北京：清华大学出版社，2005.

[5]Lin JM,Xing ML,Sha DG,et al.Distortion Measurement of CCD Imaging System with Short Focal Length and Large-Field Objective[J].Optics and lasers in Engineering,2005,43.

[6]Kehtarnavaz N.Development and real-time implementation of a rule based auto-focus algorithm[J].Real-Time Imaging 2003,9(3)∶197-203.