條碼識別技術研究及其在產(chǎn)品流水線上的應用.pdf

1、隨著計算機技術的迅速發(fā)展和圖像采集設備性能的提高，基于數(shù)字圖像處理的條碼識別現(xiàn)在正逐漸得到普及?，F(xiàn)在基于數(shù)字圖像原理進行條碼識別，主要是針對靜止的或圖像質(zhì)量較高的條碼圖像進行識別研究，而較少涉及運動模糊條碼圖像的識別研究。本課題來源于產(chǎn)品流水線上商品包裝條碼的自動識別項目，基于數(shù)字圖像處理的方法嘗試對采用普通工業(yè)相機拍攝到的流水線上運動模糊條碼圖像進行條碼識別。本課題完成了如下內(nèi)容:
　　(1)本課題重點研究了模糊圖像的復原，尋找

2、造成圖像模糊的原因，并建立相應的復原函數(shù)模型。采用方向微分思想鑒別出運動模糊方向，然后針對勻速運動點擴散函數(shù)的特點再采用微分模糊圖像自相關函數(shù)的方法鑒別出模糊尺度，從而構造出最為近似的復原函數(shù)。
　　(2)結合條碼圖像識別處理的一般步驟對復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;采用Hough變換法實現(xiàn)任

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