产品特征码自动识别技术是在自动化生产的一个崭新的应用。在生产当中经常有产品和产品的特征码不符的情况发生,所以在产品入库之前必须要进行检查。目前产品这项工作都是由工人来完成的,这也成了产品生产过程中的一个瓶颈。若特征码自动识别技术研究取得成功,特别是如果在流水线生产方面应用取得成功,那将会极大提高流水线的吐吞量,降低生产成本,提高生产效率。受格力公司的委托,我们实验室进行了这方面的研究。本文详细讨论了特征码自动识别系统的具体结构,对其每一个处理步骤遇到的难题做出了详细的研究分析,提出了有效的算法和处理方法。一个完整的产品特征码自动识别系统由以下四部分组成：图像捕获、特征码区域的定位与分割、特征码字符分割、特征码字符识别。其中重点研究了后三个部分。 特征码区域的定位与分割：由于产品的包装箱的前景图像的局部分布性,产品特征码区域一般位于比较突出的位置,其周围具有明显的边框特征,因此本文提出使用水平投影和垂直投影进行分割的方法。实验表明,这方法取得了很好的效果,而且其方法简单,处理速度快,满足工程应用的要求。 特征码字符分割：在字符分割之前,首先要进行字符的检测和定位,本文提出了两种字符连通元的检测方法：基于区域生长法的字符连通元检测算法和基于投影法的字符连通元检测算法。在检测过程中,发现有些字符出现了分离情况。本文针对这个问题,提出了一种分离字符重构算法。在分割时还发现有字符间相互入侵问题。本文中把这个问题抽象出来,做了一般性的研究,最后提出了一种能够解决字符入侵问题的字符分割方法。 字符识别：本文研究了基于矢量量化的特征码字符识别算法,深入研究了基于矢量量化字符识别的原理和如何生成特征码字符的码本这个关键问题,并第一次把它应用到特征码识别系统中,并取得成功。 通过特征码区位定位技术、字符连通元检测技术、分离字符重构技术、字符入侵消除技术和基于矢量量化识别技术,基本上解决了特征码识别系统中的技术问题,使特征码自动识别成为可能,对推动生产自动化的发展具有一定实际意义。