基于机器视觉的商品条码结构特性质量检测方法研究

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在商品经济飞速发展的今天,商品条码在世界各地广泛应用。商品条码是商品进入市场的通行证,为保证商品条码的质量,各级条码检测机构按照国家标准,对以下参数进行检测,包括:最高/低反射率、反射率比值、符号反差、最小边缘反差、调制比、缺陷度、Z尺寸、左/右空白区宽度、条高、数字符高度。本文只针对Z尺寸、左/右空白区宽度、条高、数字符高度五项参数进行检测,其余参数的检测由另一同学完成。通过在陕西省条码质量监督检验站实地考察,目前主要使用条码检测仪加人工测量。它有不足之处:条码检测仪检测环节多,时间长;人工测量的部分参数易受人为因素影响,精度不高。针对这些不足,有必要开发一款能准确、高效地对商品条码各项参数进行测量的系统。因此,本文进行了商品条码结构特性质量检测方法的相关研究和分析,主要工作如下:(1)设计并制作条码图像采集装置,采集多组待测条码图像。(2)应用标靶图像进行相机标定,通过角点检测算法找到标靶图像的角点坐标,测得标靶图像的像素值,已知它的物理尺寸,得到像素值和物理尺寸的关系,即标定值。(3)条码区域定位:对采集到的条码图像和匹配模板进行灰度化处理和Canny边缘检测,由于条码区域有明显的纹理特征,采用SIFT算法和FLANN匹配方法对处理后的图像和选用的匹配模板进行特征匹配,定位条码的大致区域;条码图像预分割:对匹配后获得的区域进行腐蚀运算,找到条码区的轮廓进行预分割;条码图像精确分割:通过Hough变换得到倾斜角并校正图像,遍历图像所有像素点,对条码图像进行精确分割。(4)对精确分割后的条码图像进行Canny边缘检测,并对Canny图分别进行水平方向和竖直方向投影,利用投影图计算商品条码各结构特性参数质量,具体包括:Z尺寸、条高、左空白区宽度、右空白区宽度、数字符高度。本文共检测了 100个样本,通过和陕西省条码质量监督检验站所测结果进行对比分析,检测结果一致,基于本文方法的商品条码质量检测结果精度较高。
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