计算机视觉在条形码缺陷检测中的应用

发布时间：2018-07-04 23:50

  本文选题：计算机视觉 + 条形码缺陷检测　； 参考：《山西农经》2017年12期

【摘要】：条形码缺陷检测是条形码识别领域中尤为重要的一项研究内容,经过长期的发展,现阶段已经形成了迭代识别法、条码图像分割法、傅里叶变换法等多种条形码缺陷检测方法。为了实现更加理想的条形码缺点检测效果,文章从线性灰度化处理、Ostu阈值分割、Canny边缘检测、Hough变换等几个环节入手,对计算机视觉在条形码缺陷检测后中的具体应用进行了讨论,应用结果显示,利用计算机视觉算法,可以有效解决条形码缺陷所带来的问题。
[Abstract]:Bar code defect detection is one of the most important research contents in the field of bar code recognition. After a long period of development, several bar code defect detection methods, such as iterative recognition method, bar code image segmentation method, Fourier transform method and so on, have been formed. In order to achieve more ideal bar code defect detection effect, this paper discusses the concrete application of computer vision in bar code defect detection from several aspects, such as linear grayscale processing of Ostu threshold segmentation and Canny edge detection and Hough transform. The application results show that the problem caused by bar code defects can be effectively solved by using computer vision algorithm.
【作者单位】： 西安航空学院;
【分类号】：TP391.4

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2098002