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随着计算机技术的迅速发展和图像采集设备性能的提高,基于数字图像处理的条码识别现在正逐渐得到普及。现在基于数字图像原理进行条码识别,主要是针对静止的或图像质量较高的条码图像进行识别研究,而较少涉及运动模糊条码图像的识别研究。本课题来源于产品流水线上商品包装条码的自动识别项目,基于数字图像处理的方法尝试对采用普通工业相机拍摄到的流水线上运动模糊条码图像进行条码识别。本课题完成了如下内容：(1)本课题重点研究了模糊图像的复原,寻找造成图像模糊的原因,并建立相应的复原函数模型。采用方向微分思想鉴别出运动模糊方向,然后针对匀速运动点扩散函数的特点再采用微分模糊图像自相关函数的方法鉴别出模糊尺度,从而构造出最为近似的复原函数。(2)结合条码图像识别处理的一般步骤对复原后的条码图像采用了中值滤波去噪,该滤波方法既能有效去除噪声同时也能保持清晰的条码边界轮廓；采用大津阈值分割法(Otsu)二值化可以有效地将条码区域和背景区域区分开来；采用Hough变换法实现任意倾斜条码图像的倾斜角检测,并将倾斜条码图像纠偏；针对条码区域内的黑白条空变化特征实现条码区域的定位分割。(3)对定位分割后得到的黑白二值条码图像用本文提出的十进制归一法进行译码识别。针对EAN-13码的编码原理,本文提出的基于十进制的归一法译码算法,与传统的相似边距离归一化法识别算法相比,在对条码数字字符的判别时更为简洁高效,并且也适用于其他类型的一维条码的识别。(4)本课题设计并搭建了产品流水线条码图像采集平台,由产品流水线机械平台和图像采集装置两部分组成；可以实现不同的流水线速度,从而采集到模糊程度不同的条码图像。利用Matlab编程软件平台编制了简洁明了的人机交互窗口界面程序,对采集到的模糊图像进行译码识别,实现了在一定速度下条码图像的在线识读。本课题的研究内容、方法对一般性能相机所拍摄到的运动模糊条码图像的译码识别做了有益尝试,且对静止的条码图像译码识别也有一定的借鉴意义。