【摘 要】
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随着“中国智能制造”战略的实施，企业开始朝着大型、高效的智慧工厂发展。条形码以其高可靠性和低成本的优点，解决了工业管理中数据采集的问题，成为智慧工厂实现信息自动化、智能化和数据化的关键。为了对工业生产线上的产品标签条码进行高效识别和分拣，需要采用机器视觉方法和数字图像处理技术，对条形码先进行定位再进行识别。本文设计了一种基于机器视觉的条码位置定位技术。针对生产线上位置不同、大小不一的条码图像，采用
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随着“中国智能制造”战略的实施，企业开始朝着大型、高效的智慧工厂发展。条形码以其高可靠性和低成本的优点，解决了工业管理中数据采集的问题，成为智慧工厂实现信息自动化、智能化和数据化的关键。为了对工业生产线上的产品标签条码进行高效识别和分拣，需要采用机器视觉方法和数字图像处理技术，对条形码先进行定位再进行识别。本文设计了一种基于机器视觉的条码位置定位技术。针对生产线上位置不同、大小不一的条码图像，采用Scharr算法边缘处理灰度图像，并对边缘检测结果二值化后滤波，经过形态学处理后定位出条码的位置。此方法对于清晰的条形码图片，摆正图片的定位率可以达到99%，倾斜图片的定位率也可达到97%，一张条形码定位用时100ms左右，满足现代大型、高效、集成的工厂的相关需求。
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