(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210228300.X (22)申请日 2022.03.08 (71)申请人 东莞理工学院 地址 523808 广东省东莞 市松山湖科技产 业园大学路1号 申请人 典瑞智能 （东莞） 科技有限公司 (72)发明人 王怀济　李广明　申京傲　吴京　 李修成　余晨晖　 (74)专利代理 机构 北京高航知识产权代理有限 公司 11530 专利代理师 刘艳玲 (51)Int.Cl. G06V 10/22(2022.01) G06V 10/24(2022.01) G06V 10/774(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于YOLOv5的工业 二维码定位方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于YOLOv5的工业二维 码定位方法， 方法包括： 对采集的照片进行预处 理， 得到处理后二维码图片， 然后利用标签生成 器， 生成对应的标签； 对标签中的二维码图片进 行数据增强处理， 在QRBOX_YOL Ov5工业二维码定 位器中， 利用数据增强后的图片 对构建的qrbox_ yolov5s神经网络进行训练生成权重并测试， 将 测试效果最好的训练权重作为训练好的QRBOX_ YOLOv5工业二维码定位器； 将 待识别的二维码图 片数据输入 QRBOX_YOL Ov5工业二维码定位器， 对 待定位的二维码进行实时推理， 获得定位结果。 本发明构建的QRBOX_YOLOv5工业二维码定位器 网络结构可以在工业环境中实现对二维码的实 时精确定位。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114693908 A 2022.07.01 CN 114693908 A 1.一种基于 YOLOv5的工业 二维码定位方法， 其特 征在于， 包括： S1： 采集包 含二维码图片的照片， 对照片进行 预处理， 得到处 理后二维码图片； S2： 利用标签生成器， 为处 理后的二维码图片生成对应的标签； S3： 对标签中的二维码图片进行 数据增强处 理， 获得增强后的图片的数据集； S4： 在QRBOX_YOLOv5工业二维码定位器中， 利用数据增强后的图片对构建的qrbox_ yolov5s神经网络进行训练生成权重并测试， 将测试效果最好的训练权重作为训练好的 QRBOX_YOLOv5 工业二维码定位器； S5： 将待识别的二维码图片数据输入训练好的QRBOX_YOLOv5工业二维码定位器， 对待 定位的二维码进行实时推理， 获得定位结果。 2.根据权利 要求1所述的一种基于YOLOv5的工业二维码定位方法， 其特征在于， 所述步 骤S1中， 采集包 含二维码图片的照片， 具体包括： 采集二维码图片时工业场景作为图片的背景， 模拟实 际的工业应用场景进行拍摄， 根 据实际的工业应用场景读取的二 维码图片时的角度和距离拍摄； 根据实际应用时摄像头像 素， 选择拍摄的相机的像素； 根据实际应用时二 维码种类和工业场景的多样性， 在多场景下 拍摄多种二维码图片； 使用常规的方法对二维码进行识别， 清除掉即使定位成功也无法识 别的二维码图片； 拍摄二维码照片数量在10 00到10000之间。 3.根据权利 要求2所述的一种基于YOLOv5的工业二维码定位方法， 其特征在于， 所述步 骤S2中， 为处 理后的二维码图片生成对应的标签， 包括： S2.1： 编写一个标签生成器， 一张图片生成一个标签文件， 一个标签文件包含图中所有 的二维码信息， 在图片中画旋转矩形框， 并计算矩形框相对图片的四个顶点 坐标； S2.2： 在标签生成器中对图片中的二维码画框， 并将矩形框的四个顶点坐标转化为矩 形框相对于整张图片的宽高w和h， 中心点 坐标x和y以及两个参数m和n； S2.3： 对宽高w和h， 中心点 坐标x和y以及与角度相关的两个参数m和n进行归一 化处理。 4.根据权利 要求3所述的一种基于YOLOv5的工业二维码定位方法， 其特征在于， 所述步 骤S2.1中， 编写一个标签生 成器， 一张图片生 成一个标签文件， 一个标签文件包含图中所有 的二维码信息， 在图片中画旋转矩形框， 包括： 标签文件为txt文本格 式， 一个标签文件包含图中所有的二维码信息， 每个二维码信息 占一行， 每个矩形框代表一个二维码， 每个二维码信息包含有7个参数， 第一个参数是二维 码的种类， 不同的类别用不同的数字表示； 第二和第三个参数是二维码矩形框的中心点坐 标， 用x和y表示； 第四个和第五个参数是二维码的宽高， 用w和 h表示； 第六个和第七个参数 是m和n。 5.根据权利 要求3所述的一种基于YOLOv5的工业二维码定位方法， 其特征在于， 所述步 骤S2.2中， 将矩形框的四个顶 点坐标转化为矩形框相对于整张图片的宽高w和h， 两个参数m 和n， 包括： 以图片正右方为x轴正方向， 正下方为y轴正方向， 找到矩形最下面的一个点， 以此点向 x轴正方向衍生出一条虚线， 这条虚线与 矩形的一条边形成夹角， 记录矩形的这条边为w， 与 之相连的另一条边即为h， 记录这条边的两个顶点的坐标， 左边的点(x1,y1)和右边的点 (x2,y2)， m＝x2 ‑x1， n＝y2‑y1。 6.根据权利 要求3所述的一种基于YOLOv5的工业二维码定位方法， 其特征在于， 所述步权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114693908 A 2骤S2.3中， 对宽高w和h， 中心点 坐标x和y以及两个参数m和n进行归一 化处理， 具体包括： w、 x、 m分别除以图片宽度， h、 y、 n分别除以图片高度。 7.根据权利 要求1所述的一种基于YOLOv5的工业二维码定位方法， 其特征在于， 所述步 骤S3中， 对标签中的二维码图片进行数据增强处理， 获得增强后的图片的数据集的具体步 骤为： S3.1： 图中背景部分不动， 旋转 二维码， 保存操作之前和之后的图片； S3.2： 图中背景部分不动， 平 移二维码， 保存操作之前和之后的图片； S3.3： 给新 合成的图片生成对应的标签， 并作为数据集； S3.4： 把数据集按3:1分成训练集和 测试集。 8.根据权利 要求7所述的一种基于YOLOv5的工业二维码定位方法， 其特征在于， 所述步 骤S3.1中， 图中背景不动， 旋转 二维码， 具体包括： 记录二维码的中心点在图片中的坐标； 剪切掉图片中的二维码并保存切后的纯二维码 图片和切后背 景图， 对切后背 景图中切掉二 维码后空白的部分使用泊松融合使其与背 景图 片一致， 生成一张只有背 景的切后背景图片； 使切掉的二 维码旋转随机角度， 通过二 维码中 心点对应的原图片的坐标， 把旋转后的二维码粘贴到背景图中。 9.根据权利 要求7所述的一种基于YOLOv5的工业二维码定位方法， 其特征在于， 所述步 骤S3.2中， 图中背景不动， 平移二维码， 具体包括： 剪切掉图片中的二维码 并保存切后的纯 二维码图片和切后背 景图， 对切后背 景图中切掉二维码后空白的部 分使用泊松融合使其与 背景图片一致， 生成一张只有背景 的切后背景图片； 使切 掉的二维码在背景图中上下左右 平移一段距离且不移出图片。 10.根据权利要求1所述的一种基于YOLOv5的工业二维码定位方法， 其特征在于， 所述 给新合成的图片生成对应的标签， 包括： 给数据增强后的图片生成标签， 扩充数据集。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114693908 A 3