【摘要】：在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,二維條碼是一種非常重要的信息識讀技術(shù)。作為一種新型信息傳輸媒介,二維條碼具有信息容量大、準(zhǔn)確性和實(shí)時性等性能。目前,二維條碼識別技術(shù)已經(jīng)引起了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界廣泛的研究興趣,國內(nèi)外公司和科研單位競相投入大量資源進(jìn)行技術(shù)研發(fā)。對于二維條碼技術(shù)研究,編碼技術(shù)已經(jīng)形成了比較成熟的國際標(biāo)準(zhǔn)。其研究難點(diǎn)主要在于二維條碼解碼。特別是部分待解碼的條碼圖像,由于受拍攝角度、光照、打印質(zhì)量等,其圖像質(zhì)量非常低。因此,如何從這些圖像中有效恢復(fù)出編碼結(jié)構(gòu)并識別是一個急需解決的問題,這正是論文的研究重點(diǎn)。圍繞二維DM碼圖像的解碼問題,論文主要研究工作如下：1.二維條碼圖像預(yù)處理。針對二維條碼圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理,提高對比度。2.改進(jìn)的L形定位算法：針對點(diǎn)陣DM條碼圖像L形特征不明顯問題,提出結(jié)合Max-Min算法和Canny邊緣檢測算法,較好地增強(qiáng)了點(diǎn)陣碼的L形特征。3.局部特征自適應(yīng)的結(jié)構(gòu)提取方法：針對非規(guī)則變形導(dǎo)致條碼模塊分布不均勻,失真比較嚴(yán)重導(dǎo)致較難準(zhǔn)確地恢復(fù)出條碼結(jié)構(gòu)。針對該問題,論文提出在全局仿射變換基礎(chǔ)上,通過邊緣特征對模塊劃分進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,從而使得劃分結(jié)果能夠有效地反映出條碼黑白分布特征,重建出原有條碼結(jié)構(gòu)。實(shí)驗表明,本文對行列分布不一致的機(jī)器點(diǎn)陣碼、高度不一致的打印碼等,都能夠得到非常好的解碼效果。4.二維條碼識別核心組件實(shí)現(xiàn)。在上述研究基礎(chǔ)上,論文實(shí)現(xiàn)了一個二維條碼識別核心組件,并應(yīng)用于社保信息采集以及工業(yè)碼識別。該系統(tǒng)包括圖像預(yù)處理、條碼結(jié)構(gòu)恢復(fù)、二維條碼識別模塊。并通過大量的實(shí)際二維條碼進(jìn)行實(shí)驗分析,驗證了算法的有效性和實(shí)用性。
[Abstract]:In the field of Internet of things, two-dimensional bar code is a very important information recognition technology. As a new type of information transmission medium, two-dimensional bar code has large information capacity, accuracy and real-time performance. At present, two-dimensional bar code recognition technology has aroused a wide range of research interests in industry and academia, and domestic and foreign companies and scientific research institutions have invested a great deal of resources in technology research and development. For the research of two-dimensional bar code technology, coding technology has become a mature international standard. The research difficulty lies in the decoding of two-dimensional barcode. Especially for some bar code images to be decoded, the image quality is very low because of the photographed angle, illumination, print quality and so on. Therefore, how to effectively recover the coding structure from these images and identify it is an urgent problem, which is the focus of this paper. Focusing on the decoding of two-dimensional DMcode images, the main research work in this thesis is as follows: 1. Two-dimensional bar code image preprocessing. Enhancement of two-dimensional bar code image to improve contrast. 2. Improved L-shape location algorithm: aiming at the problem that the L-shape feature of dot-matrix DM bar code image is not obvious, a combination of Max-Min algorithm and Canny edge detection algorithm is proposed to enhance the L-shape feature of dot-matrix code. 3. The local feature adaptive structure extraction method: aiming at irregular deformation, the distribution of bar code module is not uniform, and the distortion makes it difficult to recover the bar code structure accurately. In order to solve this problem, based on the global affine transformation, this paper proposes to adjust the module partition adaptively through edge feature, so that the partition result can reflect the black-and-white distribution of barcode effectively and reconstruct the original barcode structure. The experimental results show that this paper can get very good decoding results for the machine dot codes with inconsistent column and column distribution, and the highly inconsistent printing codes, etc. Realization of two-dimensional bar code recognition core component. On the basis of the above research, a two-dimensional bar code recognition core component is implemented, which is applied to the collection of social security information and the identification of industrial codes. The system includes image preprocessing, barcode structure restoration and two-dimensional bar code recognition module. The validity and practicability of the algorithm are verified by experimental analysis of a large number of actual two-dimensional bar codes.
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2461710