基于双目视觉的曲面商品条码质量检测技术研究
发布时间：2021-01-31 19:29
商品条码是商品的“身份证”,在商品流通信息化发展中不可或缺。商品条码的印刷质量问题影响着商品的流通效率及结算安全。因此,国家颁布了一系列商品条码的印质标准和规范,由国内各级条码检验机构对条码质量进行检验和监督。目前使用的检测设备,能准确的对平面包装上的商品条码完成质量检测,但对于曲面包装上的商品条码尚无满足要求的设备和技术。对此,本文以EAN-13条码为研究对象,对曲面商品条码质量检测技术进行研究。本课题采用双目视觉系统对曲面商品条码进行质量检测,包括双目商品条码图像采集模块与双目商品条码图像分析计算模块（软件）两部分。本人主要负责后者的研究,主要完成的工作分为以下三个部分:第一,双目相机标定。这是系统的初始化,在系统搭建时完成。首先设计标定图形,用双目采集装置分别获取左目和右目标定图像。将图像中的角点作为特征点,采用基于共面点的Tsai线性标定法分别对左右相机进行标定,获取相机的内外参数。然后由左右相机坐标系的相对关系完成双目相机的立体标定,获取相机间的旋转矩阵和平移向量。以上获取的标定数据为曲面商品条码图像的三维重建提供计算参数。第二,双目商品条码图像处理。完成双目相机标定后,就可...
【文章来源】：西安理工大学陕西省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同类型的商品条码
存在人工检测环节，测量精度低，且容易受到人为因素影响；受检测置的不确定性），检测数据的一致性（可重复性）较差；由于检测仪器的特殊性，对检测环境要求严；检测仪器需要专业人员高。商品经济飞速发展，原有的检测方式已无法满足当前工作的需求，迫切效、智能的条码质量检测技术。课题组成员前期已实现将单目机器视觉品条码的质量检测中，通过对平面商品条码依次进行图像采集、图像处终得到商品条码的各项质量检测参数及等级。该方法不需要接触待测效率高、检测数据可靠性好等特点。，对于如图 1-2 所示的印制在曲面包装上的商品条码（简称曲面商品商品条码被印制在硬性包装材料上，检测过程中制样困难；其次，曲面面畸变的问题，使用检测设备对其质量检测时误差较大。所以，现有的法对曲面商品条码进行准确的检测。对此，本课题采用双目视觉系统对，从曲面商品包装的左右两侧获取左目和右目条码图像，结合双目立体像分析计算，获取全部的检测数据。
美国 Honeywell HHP 公司的 QC800 条码检测仪（如图 1-3（a）所示）、英国 AXICON 公司的 Axicon PC-7000 条码检测仪（如图 1-3（b）所示）、日本 MUNAZO 公司的 LASECODASCAN 条码检测仪（如图 1-3（c）所示）和德国 REA 公司的 REASCAN CHECK 条码检测仪（如图 1-3（d）所示）[11]。国产代表产品有北京东方捷码公司的 C42A 条码检测仪（如图 1-4（a）所示）和 JY-3C 条码检测仪（如图 1-4（b）所示）[6]，这也是我国条码质量检测机构中使用最为广泛的仪器。（a）QC800 条码检测仪 （b）Axicon PC-7000 条码检测仪
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于机器视觉的商品条码质量检测方法[J]. 张志刚,黄军勤. 包装工程. 2019(09)
[2]一种基于形态学与区域分析的车牌定位方法[J]. 罗山. 山西电子技术. 2018(06)
[3]条码检测仪在条码质量检测中的运用研究[J]. 张欣. 中国标准化. 2018(12)
[4]基于三维DIC方法的高强钢拉伸力学性能测定[J]. 朱飞鹏,孔德阳,龚琰,白鹏翔,雷冬,康新. 力学季刊. 2018(02)
[5]条码生成软件对商品条码符号质量的影响[J]. 吕韬,孙立尧. 条码与信息系统. 2018(03)
[6]基于Tsai两步法的视觉点胶系统相机标定方法[J]. 马喜平,李迪,姚侠楠,马苑晋. 自动化与仪表. 2018(05)
[7]条码印制标准及其质量保证手册研究[J]. 张璐博,刘晓洋. 中国标准化. 2018(09)
[8]汇聚式双目立体视觉在室内移动机器人定位中的应用[J]. 张译之,周海燕,边晓伟. 科技风. 2018(08)
[9]一种基于Harris-Laplace算法的亚像素角点检测方法[J]. 高翔,万成浩,李润生. 测绘科学技术学报. 2017(05)
[10]包装印刷品条码质量检测方法[J]. 田敏,刘全香. 包装工程. 2017(17)
硕士论文
[1]基于机器视觉的商品条码质量检测技术研究[D]. 王璇.西安理工大学 2018
[2]立体视觉技术在静态场景下的运动物体检测及跟踪研究[D]. 彭云.武汉工程大学 2017
[3]汉信码在商品条码质量检测中的应用研究[D]. 魏维娜.西安理工大学 2017
[4]基于图像的全局SFM三维模型重建方法研究与实现[D]. 鲁晨曦.电子科技大学 2017
[5]基于机器视觉的布面绒毛率测试系统研发[D]. 范红丽.河北科技大学 2016
[6]SIFT与Harris算法在图像特征点提取中的适用性研究[D]. 赵悟.山东师范大学 2016
[7]基于双目立体视觉的运动目标检测与跟踪[D]. 陈双玉.武汉工程大学 2016
[8]基于FPGA的表面缺陷在线检测系统应用研究[D]. 姚丹.西安科技大学 2015
[9]面向机器人导航的双目立体视觉系统设计与研究[D]. 张文彩.哈尔滨工业大学 2014
[10]基于数字图像处理的卡片计数方法研究[D]. 雷波.华中科技大学 2013
本文编号：3011455
【文章来源】：西安理工大学陕西省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同类型的商品条码
存在人工检测环节，测量精度低，且容易受到人为因素影响；受检测置的不确定性），检测数据的一致性（可重复性）较差；由于检测仪器的特殊性，对检测环境要求严；检测仪器需要专业人员高。商品经济飞速发展，原有的检测方式已无法满足当前工作的需求，迫切效、智能的条码质量检测技术。课题组成员前期已实现将单目机器视觉品条码的质量检测中，通过对平面商品条码依次进行图像采集、图像处终得到商品条码的各项质量检测参数及等级。该方法不需要接触待测效率高、检测数据可靠性好等特点。，对于如图 1-2 所示的印制在曲面包装上的商品条码（简称曲面商品商品条码被印制在硬性包装材料上，检测过程中制样困难；其次，曲面面畸变的问题，使用检测设备对其质量检测时误差较大。所以，现有的法对曲面商品条码进行准确的检测。对此，本课题采用双目视觉系统对，从曲面商品包装的左右两侧获取左目和右目条码图像，结合双目立体像分析计算，获取全部的检测数据。
美国 Honeywell HHP 公司的 QC800 条码检测仪（如图 1-3（a）所示）、英国 AXICON 公司的 Axicon PC-7000 条码检测仪（如图 1-3（b）所示）、日本 MUNAZO 公司的 LASECODASCAN 条码检测仪（如图 1-3（c）所示）和德国 REA 公司的 REASCAN CHECK 条码检测仪（如图 1-3（d）所示）[11]。国产代表产品有北京东方捷码公司的 C42A 条码检测仪（如图 1-4（a）所示）和 JY-3C 条码检测仪（如图 1-4（b）所示）[6]，这也是我国条码质量检测机构中使用最为广泛的仪器。（a）QC800 条码检测仪 （b）Axicon PC-7000 条码检测仪
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于机器视觉的商品条码质量检测方法[J]. 张志刚,黄军勤. 包装工程. 2019(09)
[2]一种基于形态学与区域分析的车牌定位方法[J]. 罗山. 山西电子技术. 2018(06)
[3]条码检测仪在条码质量检测中的运用研究[J]. 张欣. 中国标准化. 2018(12)
[4]基于三维DIC方法的高强钢拉伸力学性能测定[J]. 朱飞鹏,孔德阳,龚琰,白鹏翔,雷冬,康新. 力学季刊. 2018(02)
[5]条码生成软件对商品条码符号质量的影响[J]. 吕韬,孙立尧. 条码与信息系统. 2018(03)
[6]基于Tsai两步法的视觉点胶系统相机标定方法[J]. 马喜平,李迪,姚侠楠,马苑晋. 自动化与仪表. 2018(05)
[7]条码印制标准及其质量保证手册研究[J]. 张璐博,刘晓洋. 中国标准化. 2018(09)
[8]汇聚式双目立体视觉在室内移动机器人定位中的应用[J]. 张译之,周海燕,边晓伟. 科技风. 2018(08)
[9]一种基于Harris-Laplace算法的亚像素角点检测方法[J]. 高翔,万成浩,李润生. 测绘科学技术学报. 2017(05)
[10]包装印刷品条码质量检测方法[J]. 田敏,刘全香. 包装工程. 2017(17)
硕士论文
[1]基于机器视觉的商品条码质量检测技术研究[D]. 王璇.西安理工大学 2018
[2]立体视觉技术在静态场景下的运动物体检测及跟踪研究[D]. 彭云.武汉工程大学 2017
[3]汉信码在商品条码质量检测中的应用研究[D]. 魏维娜.西安理工大学 2017
[4]基于图像的全局SFM三维模型重建方法研究与实现[D]. 鲁晨曦.电子科技大学 2017
[5]基于机器视觉的布面绒毛率测试系统研发[D]. 范红丽.河北科技大学 2016
[6]SIFT与Harris算法在图像特征点提取中的适用性研究[D]. 赵悟.山东师范大学 2016
[7]基于双目立体视觉的运动目标检测与跟踪[D]. 陈双玉.武汉工程大学 2016
[8]基于FPGA的表面缺陷在线检测系统应用研究[D]. 姚丹.西安科技大学 2015
[9]面向机器人导航的双目立体视觉系统设计与研究[D]. 张文彩.哈尔滨工业大学 2014
[10]基于数字图像处理的卡片计数方法研究[D]. 雷波.华中科技大学 2013
本文编号：3011455
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