條碼識(shí)別技術(shù)研究及其在產(chǎn)品流水線上的應(yīng)用.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展和圖像采集設(shè)備性能的提高，基于數(shù)字圖像處理的條碼識(shí)別現(xiàn)在正逐漸得到普及?，F(xiàn)在基于數(shù)字圖像原理進(jìn)行條碼識(shí)別，主要是針對(duì)靜止的或圖像質(zhì)量較高的條碼圖像進(jìn)行識(shí)別研究，而較少涉及運(yùn)動(dòng)模糊條碼圖像的識(shí)別研究。本課題來(lái)源于產(chǎn)品流水線上商品包裝條碼的自動(dòng)識(shí)別項(xiàng)目，基于數(shù)字圖像處理的方法嘗試對(duì)采用普通工業(yè)相機(jī)拍攝到的流水線上運(yùn)動(dòng)模糊條碼圖像進(jìn)行條碼識(shí)別。本課題完成了如下內(nèi)容:
　　(1)本課題重點(diǎn)研究了模糊圖像的復(fù)原，尋找

2、造成圖像模糊的原因，并建立相應(yīng)的復(fù)原函數(shù)模型。采用方向微分思想鑒別出運(yùn)動(dòng)模糊方向，然后針對(duì)勻速運(yùn)動(dòng)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的特點(diǎn)再采用微分模糊圖像自相關(guān)函數(shù)的方法鑒別出模糊尺度，從而構(gòu)造出最為近似的復(fù)原函數(shù)。
　　(2)結(jié)合條碼圖像識(shí)別處理的一般步驟對(duì)復(fù)原后的條碼圖像采用了中值濾波去噪，該濾波方法既能有效去除噪聲同時(shí)也能保持清晰的條碼邊界輪廓;采用大津閾值分割法(Otsu)二值化可以有效地將條碼區(qū)域和背景區(qū)域區(qū)分開來(lái);采用Hough變換法實(shí)現(xiàn)任

3、意傾斜條碼圖像的傾斜角檢測(cè)，并將傾斜條碼圖像糾偏;針對(duì)條碼區(qū)域內(nèi)的黑白條空變化特征實(shí)現(xiàn)條碼區(qū)域的定位分割。
　　(3)對(duì)定位分割后得到的黑白二值條碼圖像用本文提出的十進(jìn)制歸一法進(jìn)行譯碼識(shí)別。針對(duì)EAN-13碼的編碼原理，本文提出的基于十進(jìn)制的歸一法譯碼算法，與傳統(tǒng)的相似邊距離歸一化法識(shí)別算法相比，在對(duì)條碼數(shù)字字符的判別時(shí)更為簡(jiǎn)潔高效，并且也適用于其他類型的一維條碼的識(shí)別。
　　(4)本課題設(shè)計(jì)并搭建了產(chǎn)品流水線條碼圖像采集平