發(fā)布時(shí)間：2017-04-05 14:14

  本文關(guān)鍵詞：基于區(qū)域梯度統(tǒng)計(jì)分析與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的條碼定位算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：條碼技術(shù)經(jīng)過(guò)多年發(fā)展,因?yàn)槠浣?jīng)濟(jì)、便利、可行等特點(diǎn),已經(jīng)在物流、零售、供應(yīng)鏈管理等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。近年來(lái)隨著智能手機(jī)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及,條碼技術(shù)也從過(guò)去單純的貨物標(biāo)簽用途,轉(zhuǎn)向了更為廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景。在工業(yè)應(yīng)用中,對(duì)基于圖像的高速、精準(zhǔn)且具備一定魯棒性的條碼定位算法有獨(dú)特的需求。為了提高在工業(yè)場(chǎng)景中條碼識(shí)讀的自動(dòng)化水平,圖像處理技術(shù)在條碼定位問(wèn)題中得到了眾多應(yīng)用。傳統(tǒng)基于圖像的定位算法主要應(yīng)用現(xiàn)有的理論成果,利用圖像處理方法,從圖像中得到條碼的大致位置進(jìn)行識(shí)讀。此類方法對(duì)于一般條件下的條碼有不錯(cuò)效果,但是自適應(yīng)程度較差,難以處理諸如尺度、模糊等變換問(wèn)題。同時(shí)定位精度較粗糙,無(wú)法得到較為準(zhǔn)確的條碼頂點(diǎn)信息。區(qū)別于人工的特征選取技術(shù),深度學(xué)習(xí)技術(shù)被證明能夠?qū)W習(xí)樣本內(nèi)部的統(tǒng)計(jì)規(guī)律和特征,得到超越人工特征的識(shí)別效果。本文在對(duì)現(xiàn)有算法充分調(diào)研的基礎(chǔ)上,對(duì)應(yīng)用圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)的條碼定位問(wèn)題做了深入的研究。主要的研究?jī)?nèi)容和貢獻(xiàn)包括下面幾個(gè)方面:1.研究了國(guó)內(nèi)外發(fā)表的主要條碼識(shí)別和定位工作。深入研究和比較了現(xiàn)有條碼識(shí)讀裝置的特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,明確了利用數(shù)字圖像處理?xiàng)l碼定位問(wèn)題的優(yōu)勢(shì)。在廣泛閱讀相關(guān)文獻(xiàn)后,對(duì)現(xiàn)有定位方法進(jìn)行分類和整理,為后續(xù)工作奠定了基礎(chǔ)。2.針對(duì)作為研究對(duì)象的線性碼、PDF417碼、線性堆疊碼與線性PDF堆疊碼四種條碼類型,設(shè)計(jì)了使用圖像處理方法的條碼頂點(diǎn)定位方案。結(jié)合信息熵的計(jì)算概念,提出基于區(qū)域塊的梯度統(tǒng)計(jì)檢測(cè)。利用粗定位和有針對(duì)性設(shè)計(jì)的精確定位的兩步定位方法,在模糊、光照明暗、尺度、旋轉(zhuǎn)、位移、傾斜等八種圖像變換下實(shí)現(xiàn)平均80%的定位準(zhǔn)確度。3.將深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)引入條碼定位問(wèn)題。區(qū)別于圖像方式的人工特征設(shè)計(jì),在模型中使用學(xué)習(xí)算法自主學(xué)習(xí)出適合于表現(xiàn)樣本特性的特征。并對(duì)于PDF417碼和線性碼分別構(gòu)建了包含13萬(wàn)與9萬(wàn)4千樣本的數(shù)據(jù)集用于訓(xùn)練和測(cè)試。4.使用深度學(xué)習(xí)框架Caffe,搭建了具有兩個(gè)卷積池化層對(duì)與兩層全連接層組成的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并利用GPU的硬件加速方式,在構(gòu)建的數(shù)據(jù)集下對(duì)樣本進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。證明了學(xué)習(xí)算法與深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在條碼定位問(wèn)題中的有效性。
【關(guān)鍵詞】：條碼定位 區(qū)域梯度統(tǒng)計(jì) 機(jī)器學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Caffe
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.44;TP183
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-13
• 第一章 引言13-19
• 1.1 條碼定位算法的研究意義13-15
• 1.2 條碼識(shí)別技術(shù)的歷史和現(xiàn)狀15
• 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排15-18
• 1.3.1 現(xiàn)有條碼識(shí)讀裝置與研究難點(diǎn)分析15-17
• 1.3.2 本文主要工作17
• 1.3.3 研究?jī)?nèi)容及本文結(jié)構(gòu)安排17-18
• 1.4 本章小結(jié)18-19
• 第二章 條碼定位技術(shù)概述19-29
• 2.1 一維、二維條碼特點(diǎn)比較19-20
• 2.2 常見(jiàn)條碼樣式介紹20-21
• 2.3 實(shí)驗(yàn)條碼簡(jiǎn)介21-23
• 2.3.1 線性條形碼 (Linear Code)21-22
• 2.3.2 PDF417碼 （PDF417 Code）22
• 2.3.3 線性堆疊碼（Linear×Linear code）22
• 2.3.4 線性PDF堆疊碼（Linear×PDF417 code）22-23
• 2.4 條碼定位算法概述23-24
• 2.5 條碼定位算法研究現(xiàn)狀24-28
• 2.5.1 條碼定位的時(shí)域分析法24-26
• 2.5.2 條碼定位的頻域分析方法26-28
• 2.6 本章小結(jié)28-29
• 第三章 基于圖像處理的定位算法29-51
• 3.1 基于圖像算法思路29-30
• 3.2 基于圖像算法主體流程30-31
• 3.3 圖像預(yù)處理31-33
• 3.3.1 灰度化31-32
• 3.3.2 邊緣梯度計(jì)算32-33
• 3.4 區(qū)域梯度統(tǒng)計(jì)分析33-36
• 3.5 條紋粗定位36-42
• 3.5.1 區(qū)域塊一次合并37-38
• 3.5.2 一次合并遍歷規(guī)則38-40
• 3.5.3 區(qū)域塊二次合并40-42
• 3.6 條紋精確定位42-49
• 3.6.1 線性碼43-45
• 3.6.2 PDF417碼45-47
• 3.6.3 線性堆疊碼47-48
• 3.6.4 線性PDF堆疊碼48-49
• 3.7 本章小結(jié)49-51
• 第四章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN51-67
• 4.1 特征學(xué)習(xí)與CNN51-53
• 4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)53-57
• 4.2.1 神經(jīng)元模型54
• 4.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型54-56
• 4.2.3 反向傳播算法56-57
• 4.3 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)57-61
• 4.3.1 自編碼網(wǎng)絡(luò)58-59
• 4.3.2 逐層貪婪訓(xùn)練59-61
• 4.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)61-66
• 4.4.1 卷積61-63
• 4.4.2 池化63-64
• 4.4.3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)64-66
• 4.5 本章小結(jié)66-67
• 第五章 深度學(xué)習(xí)框架CAFFE67-73
• 5.1 CAFFE簡(jiǎn)介67-68
• 5.2 CAFFE特點(diǎn)68-69
• 5.3 現(xiàn)有學(xué)習(xí)框架比較69
• 5.4 CAFFE框架的結(jié)構(gòu)69-71
• 5.4.1 Blob70
• 5.4.2 Layer70
• 5.4.3 Net70-71
• 5.5 CAFFE應(yīng)用71-72
• 5.6 本章小結(jié)72-73
• 第六章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析73-81
• 6.1 基于圖像處理的定位算法73-76
• 6.2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定位算法76-80
• 6.2.1 實(shí)驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)76-77
• 6.2.2 PDF417碼77-78
• 6.2.3 線性碼78-80
• 6.3 本章小結(jié)80-81
• 第七章 總結(jié)與展望81-83
• 7.1 論文總結(jié)81-82
• 7.2 展望82-83
• 參考文獻(xiàn)83-86
• 致謝86-87
• 攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文87-89

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本文編號(hào)：287152