基于ARM的卷煙32位碼防偽識別系統的設計與實現
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根據系統設計的要求，將圖像識別過程初步分化為以下幾個步驟：
步驟1：色彩模型轉換及灰度化處理
為保證在色彩無失真的情況下實現圖像處理，將彩色圖像從RGB模型轉化為HIS模型，并依據該模型對彩色圖像進行灰度化處理。式(1)和(2)分別給出了模型轉換和灰度化公式：
步驟2：圖像平滑及二值化處理
采用中值濾波方法對灰度化圖像進行平滑以去除各種加性噪聲。二值化處理則采用最大類間方差法(OTSU)，該方法通過選取最佳閾值將原圖像分成差別最大的前景和背景兩個圖像。
設前景點數占圖像比例為w0，平均灰度為u0；背景點數占圖像比例為w1，平均灰度為u1。則圖像的總平均灰度為：
當方差g最大時，可以認為此時前景和背景差異最大，也就是此時的灰度是最佳閾值。
步驟3：去除聯通區域
進行噪聲處理，去掉一些不必要的小連通區域。通過統計各連通區域內的像素點數，將小于給定閾值的連通區域去除掉。
步驟4：基于支持向量機的數字識別
首先將灰度圖像切割成多個具有單獨數字的圖像，然后采用支持向量機技術的數字進行識別。由于數字全為打印格式，參考文獻中算法，采用水平垂直投影和左右輪廓投影結合的方法提取如下特征：垂直和水平投影及投影極值、左右輪廓投影、左右輪廓投影_階差分、左右輪廓投影變化峰值、數字長、寬及長寬比等。由于數字只有10種情形，故可以將多個支持向量機的二類分類器組合起來構成一個多類分類器來實現數字的識別。如果測試樣本與某個訓練樣本匹配，則給出對應的數字，如果不匹配，則會出現誤匹配，這個時候盡量能給出錯誤提示，提示無法識別。
2．2 后臺處理程序的關鍵技術
后臺處理系統由打碼數據處理系統、短信網關處理程序以及后臺Web監控程序三個部分組成。
系統解析文本數據并存入本地數據庫，移動聯通短信網關可以接收來自用戶的查詢短信也可接收來自便攜式識別設備發過來的查詢短信。Web查詢系統的主要作用是領導可以在Web頁面上查看使用手持設備的稽查員都檢查了哪些零售戶，對稽查員的工作情況進行評價。另一方面，稽查人員可以通過網絡系統查詢32位條碼，并查詢該卷煙對應的零售戶所的基本信息和違規信息等，同時普通用戶也可在計算機上查詢卷煙條碼真偽。
2．2．1 短信網關處理系統
前臺短信查詢是通過短信網關MAS服務器接收用戶請求，并通過查詢數據庫的方式將查詢結果返回給用戶。使用華為企業代理服務器V4．1D32，為了使得MAS短信網關自動回復短信，在短信網關服務器的SQL SERVER數據庫中需要設計一系列觸發器，用于自動處理查詢請求。為了讓觸發器調用遠程數據庫上的數據，有兩種途徑，一種是通過Windows系統自帶的MSDTC遠程傳輸控制服務直接獲取數據，另一種是在觸發器中調用一段Java代碼從遠程數據庫中獲取數據。
2．2．2 打碼數據處理系統
打碼處理系統的作用是定時處理中軟公司提供的打碼到條接口，將中軟公司每天給出的打碼數據文本文件通過文本解析的方式拼接出卷煙32位碼，然后定時存入本地數據庫中。處理程序由Java語言swing類庫編寫的桌面應用程序，當設置好FTP的IP地址、用戶名密碼、定時處理時間后，程序會每天自動從中軟接口中獲取當天的打碼數據。
2．2．3 后臺Web查詢系統
后臺網絡查詢程序使用J2EE體系架構設計，采用WebWork這種MVC設計框架使得整個軟件系統層次清晰、復用性強，便于系統的二次開發和升級維護。32位碼查詢系統包括卷煙32位碼詳細查詢子系統、客戶記錄查詢子系統、手機號碼查詢子系統、數據采集子系統、信息協作子系統以及系統管理子系統6個部分。
3 系統性能分析
圖像處理程序的效率對整個系統的性能有著重要的影響，雖然ARM9處理器具有較強的處理能力，但在運行較復雜的圖像處理算法時依然會有些吃力，尤其是在使用了支持向量機進行智能識別后，識別速度變慢。為此，這里特別針對本系統圖像特點對處理程序進行了大量優化，主要從以下三方面進行：一是在不影響質量或對質量影響很小的情況下盡量簡化處理步驟；二是對支持向量機模型進行了最優化設計；三是對程序中代碼進行技術優化，使其在內存占用量和執行效率上均達到接近最優的程度。經過以上優化設計后，最終系統的性能達到了基本滿意的程度。
4 結論
本文設計并實現了一套基于ARM的卷煙防偽識別系統。整個系統涉及到嵌入式硬件系統的設計、圖像識別算法的實現、短信網關的處理程序以及J2EE數據庫系統的開發等內容。可使用便攜式識別設備、手機短消息以及網站等方式為稽查員、普通消費者以及卷煙零售戶提供鑒別真假的手段，試驗表明該系統的使用可有效的提高煙草商業的專賣管理水平。隨著設備硬件性能的不斷提升，在今后的研究工作中，可考慮使用更為復雜的智能識別算法進一步提升系統的識別和使用效果。本文引用地址：http://www.104case.com/article/148061.htm
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