【摘 要】
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针对高速运动过程中一维和二维条码识别,基于机器视觉技术提出了一种高效、准确的条码在线识别方法。首先分析在线条码识别技术和条码编码原理,针对复杂背景下的图像高速定位
【机 构】
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贵州大学机械工程学院,贵州大学现代制造技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51475097,91746116);工信部资助项目(工信部联装[2016]213号);贵州省科技计划资助项目(黔科合人才[2015]4011,[2016]5103,黔教合协同创新字[2015]02);贵州省研究生创新基金资助项目(黔教合YJSCXJH[2018]052)
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针对高速运动过程中一维和二维条码识别,基于机器视觉技术提出了一种高效、准确的条码在线识别方法。首先分析在线条码识别技术和条码编码原理,针对复杂背景下的图像高速定位与特征提取,建立识码系数与条码运动的关系模型,提出在复杂背景下基于Halcon的条码高速识别算法。为了验证所提出算法的准确性,搭建高速检测试验平台对所提的方法进行应用验证。实验结果表明,在所设置的参数下,当条码运动速度达到3.75mm/ms时,系统识码系数达到最优;在1000张的测试数据集中,算法的准确率为97.10%,算法具有较好的鲁棒性。
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