基于机器视觉的商品条码质量检测方法

目的针对EAN-13商品条码,运用机器视觉技术进行商品条码质量检测,实现一体化、自动化、智能化检验。方法根据检测要求,设计商品条码图像采集装置,通过系统标定完成初始化。条码检测时,采集待测条码图像,进行畸变矫正;通过边缘检测、形态处理和轮廓匹配,找到条码准确位置,分割出条码图像区域,对其旋转校正,分为条码区域和数字区域;对条码区域,水平采样获取反射曲线,计算光学特性参数和译码数据,通过几何特征分析,结合标定参数,计算出相关结构参数;对数字区域,通过字符分割、模版匹配,完成字符识别;最后,通过比对分析,获取全部检测数据。结果分别采用该方法和传统方法,对100个EAN-13条码样本进行了检测对比,试验表明该方法的检验结果符合国家标准,检测数据准确可靠;该方法操作快捷,精度更高,检测速度大幅提高。结论文中方法实现了商品条码质量检测的一体化、自动化、智能化处理,显著提高了检验水平和工作效率。     

保证商品条码印刷质量应注意的问题

条码是一种机器语言，通过对它的扫描识读，来达到对标示物在生产、仓储、销售过程中的自动化管理。如果条码不能被正确的扫描识读，条码则失去了它应有的作用，给应用条码的各个部门带来诸多不便。商品的条码如果不能被正确识读，运用条码来进行自动销售的商场只好重新给它们贴上打印的店内码标签，这样不但增加了销售成本，也给商场添不少麻烦，因此，一些超级市场干脆将这类商品拒之门外，生产企业为此造成了不应有的经济损失，承印包装的印刷厂也可能卷入经济纠纷中，如何正确使用商品条码，除了条码用户在进行商品编码时保证编码的唯一…     

条码检测仪在条码质量检测中的应用

条码的印刷质量是保证条码检测仪检测质量、提高运行效率的前提。条码检测仪也就是专门检测商品条码，使之符合质量的一种仪器。条码符号的质量直接取决于条码的质量检验工作及质量控制。在利用条码检测仪扫描条码的过程中会以扫描反射率曲线而反映出来，这一曲线会根据商品条码中所反映的各个质量参数进行分析，最终评定条码符号的质量等级。为了保证条码印刷质量，本文将条码检测仪应用在质量检测中，通过条码的尺寸参数以及光学特性参数等对其合理的控制。     

商品条码印制质量需要提高

商品条码印制质量需要提高吕韬牛文红（辽宁省标准情报研究所工程师）商品条码是一种信息代码，是可直接印制的机器语言，它能被扫描机器快速、准确识读。商品条码的这一特性要求人们在印制商品条码符号时，不仅要严格按照其编码规则执行印制质量标准，而且要求印制的商品...     

基于感兴趣区域检测的条码定位技术研究

针对自然环境中受到各种污损干扰的二维条码的检测问题,提出了一种基于感兴趣区域检测的DataMatrix二维条码自动定位方法,解决了现有方法中由于条码保护区受损而导致提取失败的问题。该方法首先对图像进行预处理,然后进行区域分割和特征四边形提取,再进行条码检测和定位。实验表明,只要能得到满足分辨率要求的条码图像,对存在变形、模糊、反光、线条覆盖、细划痕等干扰下的条码能有效地识读,并能同时识读一副图像中的多个条码。     

条码检测仪在条码质量检测中的应用

条码符号印制质量是影响条码自动识别系统运行效率的重要因素之一,条码质量检验工作和条码质量控制过程对保证条码符号的质量起着重要作用。条码检测仪是用于检验条码符号质量的仪器,扫描反射率曲线是分析、评价条码符号印制质量的基础,通过扫描反射率曲线分析-质量分级检测方法可分析条码的各个质量参数,并综合评价条码的质量和评定符号等级。实践证明:在生产过程中采用条码检测仪对条码的尺寸参数和光学特性参数进行监控,能有效提高条码的印制质量。     

条码检测在包装行业的重要性

在整个供应链中，条码作为信息的载体能否被准确、快速的识读都关系着整个系统能否高效的运行，因此，条码的质量问题引起越来越多的关注。[编者按]     

条码质量检测方法

介绍传统条码质量检测和综合分析等方法,对各种检测方法的优缺点作了一定比较,并提出条码印制质量控制的基本方法。     

边缘检测算法在污损条码识别中的应用研究

针对污损条码识别速度慢和正确识别率低的问题,提出了利用图像边缘检测算子来提取污损条码的边缘特征并进行识别。分析了常用边缘检测算法的算子特征后,采用Sobel算子进行了条码的边缘检测。针对原算子的不足,提出了一种改进的Sobel算子,改进算子增加2个方向的运算模版,能克服原算子在边缘提取时图像线条较粗等缺陷。仿真实验表明,改进的算子能快速有效地识别污损条码,正确率高达98.5%。     

汉信码图像预处理技术及实现

通过校正模型分析,给出了基于PC平台的Sobel边缘检测、Randon变换和分片多项式逼近条码图像校正算法。对实际图像进行校正实验,获得了满意的效果,正确识读率达到98%以上。同时提出了汉信码在金融票据传递中的应用方案及手持识读器的构建方法。     

商品包装的条形码设计与印刷

论述了商品包装的条形码设计与印刷的必要性,分析了商品包装中的条形码设计的要素和基本层次,提出了商品包装条形码印刷的实施步骤,阐述了保证条形码的设计有效实施所需的内容,从而促进商品包装条形码的设计与印刷的整体塑造。     

基于图像处理的包装印刷缺陷检测方法

目的为了提高包装印刷品缺陷检测的准确度和适用性,基于图像处理设计一种包装印刷缺陷检测方法。方法采用几个关键步骤包括图像配准、配准区域自动选取、缺陷检测等,并根据包装印刷品图像特征选择配准区域,同时给出一种快速图像配准算法,利用改进差影匹配算法实现缺陷检测;基于DSP和FPGA设计控制系统硬件平台,主要包括控制单元、图像采集与处理单元、成像单元等,并进行实验研究。结果所述方法能够准确识别出细微的刀丝、拉条类缺陷。结论该方法具有较高的可靠性、通用性,可实现包装印刷品缺陷的快速检测。     

基于增强的低对比度印品缺陷的识别技术研究

目的 针对当前印刷缺陷检测系统中存在的低对比度印刷缺陷检测精度不高等问题,基于HSV颜色空间,提出一种增强的低对比度印刷缺陷识别方法。方法 首先,将标准样张图像与采集到的印刷图像由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,并提取视觉上变化敏感的亮度分量V作为待检测对象;其次,将对比度受限的局部直方图均衡（CLAHE）与数学形态学相结合,来增强显现待检测图像中的缺陷;再次,使用连通域分析方法来获取缺陷的面积、周长、离心率、长宽比和圆形度等5种特征信息,并以此建立15个特征模型;最后,构建基于PNN的印刷缺陷识别神经网络,并在Matlab中实现对低对比度印刷缺陷的识别。结果 15个模型的平均耗时为475 ms,都控制在毫秒级别,满足了现代印刷缺陷检测对于实时性的要求。其中模型2的测试正确率为95%,能够识别污点等点缺陷,模型3和模型12的测试正确率为93%和93.3%,能够识别刮痕等线缺陷,模型5的测试正确率为93.1%,能够识别墨迹等面缺陷,且测试正确率高于基于BP神经网络的缺陷识别方法。结论 从缺陷检测的实时性和精确性上来讲,提出的方法能够对低对比度印刷缺陷进行实时和精确的检测。     

基于GRNN-PNN神经网络的印铁缺陷分类方法

目的针对在印铁过程中缺陷检测系统存在不同缺陷类型检测精度不高,对于产品整体质量无法实现智能判断的问题,基于GRNN-PNN神经网络,提出一种适用于印铁在线检测的分类算法。方法对平面印刷铁片进行小波变换提取低频信息,在低频信息中进行缺陷定位并对缺陷区域进行标记和分割。通过缺陷面积、周长等评价指数和缺陷形状构建GRNN神经网络,对缺陷进行分类。通过构建PNN神经网络智能化判别整体产品是否属于合格产品。结果 GRNN-PNN平均耗时0.69s,达到了厂方对于缺陷在线检测的响应时间要求。GRNN-PNN多分类的准确率为86%,能够对印铁过程中产生的主要缺陷进行分类。二分类的灵敏度为96%,可以准确地判断产品整体的合格性。在5%的椒盐噪声干扰下,准确率为63%,具有良好的鲁棒性。结论该设计能够对印铁缺陷进行精确的分类和智能的判断,GRNN-PNN神经网络可以在印铁过程中进一步提高检测精度,GRNN-PNN神经网络可帮助质检员及时判断生产质量。     

基于图像处理的条码识别技术及雷管检测应用

目的 为了高效、方便、安全地对便携式起爆器的数码电子雷管进行检测,设计一种条形码检测方法。方法 首先分析雷管外印有的雷管条形码的构成,提出一种新型的模拟电子雷管条形码检测方法,通过在Matlab软件平台下与嵌入式条码系统相结合,对含有条形码的图像进行图像处理识别。结果 在Matlab环境下能够准确识别出图像中的条形码,而且时间5.1 ms范围内,嵌入式开发的条码扫描能显示正确的条码序列。结论 嵌入式条码扫描系统与市场上现有的一些条码识别软件相比,具有很好的适应性和准确性,将使便携式起爆器中雷管扫描录入工作变得更加快捷高效,能为后续起爆器的功能完善提供基础保障。     

基于改进YOLOv5的试剂卡印刷缺陷检测算法

目的 针对试剂卡生产企业采用人工分选印刷缺陷的试剂卡存在效率低、成本高、易漏检的问题，提出一种基于深度神经网络YOLOv5s的改进试剂卡印刷缺陷检测算法YOLOv5s-EF。方法 通过图像预处理算法获得高质量的缺陷图像数据集，在YOLOv5s的主干特征提取网络中添加高效通道注意力（Efficient Channel Attention, ECA）机制，增强特征图中重要特征的表示能力；引入焦点损失函数（Focal Loss）来缓解正负样本不均衡的影响；结合印刷区域的定位结果，二次精确定位并构建方位特征向量，提出一种特征向量相似度匹配方法。结果 实验结果表明，本文提出的试剂卡印刷缺陷检测算法在测试集上的检测平均准确度可以达到97.3%，速度为22.6帧/s。结论 相较于其他网络模型，本文提出的方法可以实现对多种印刷缺陷的识别与定位，模型具有较好的检测速度和鲁棒性，有利于提高企业生产的智能化水平。     

隐形加密 PDF417 条码的药品防伪系统探析

分析了目前常见药品防伪系统的不足,介绍了PDF417 条码的基本原理。探讨了采用红外隐形油墨印刷的PDF417 条码隐形方法和基于DES,ECC,RSA 的三重条码加密方法,并设计了基于隐形加密PDF417 条码的药品防伪系统,详细阐述了该防伪系统的工作原理、防伪系统结构设计和防伪系统软件设计,分析了系统的防伪能力。结果表明,该系统有较强的防伪能力,适合药品防伪,可有效杜绝假冒伪劣药品的泛滥,充分保护商家和消费者的权益。     

基于直线检测的条码图像几何校正研究

CCD相机采集的图像会产生一定程度的几何变形,需要进行几何校正。常用的图像几何校正方法不适合条码图像的校正,因此,结合已有的边缘检测算法和直线提取算法,提出了基于直线检测的条码图像的几何校正算法。基于直线检测的条码图像校正方法是在已除去背景的图像中,寻找目标的条形码边缘对应的直线,以此确定其偏移角度,并进行扭转校正。实验结果表明,有偏转角度的条码图像运用了所提方法校正后,都得到了有效的几何校正。     

卷积神经网络在印刷品缺陷检测的应用

目的 为了改善传统机器检测印刷产品缺陷存在误费率高的不足。方法 提出以卷积神经网络为控制核心的印刷品缺陷检测系统。设计可在实际检测中应用的卷积神经网络,设计在线印刷质量检测系统的硬件结构。结果 对结构相同而训练次数、学习率不同的卷积神经网络进行了缺陷检测的性能对比,验证了该卷积神经网络在学习率小于0.01时,可以获得较好的识别效果;在学习率大于0.05时,网络不容易收敛。网络训练次数越多,精度越高,相应的训练时间也较长。在满足快速性和精确度的条件下,确定了适应某印刷品的缺陷检验网络训练次数为50,学习率为0.005,此时的识别率为90%。结论 经过实验证明,该检测系统具有良好的缺陷识别能力,缺陷类型的分类准确率较高。该系统具有一定的实用价值。     

数字水准仪测量系统关键算法

针对数字水准仪如何实现自动化读数问题,根据"用不同宽度的条码组合来表征数字水准仪标尺面的不同高度位置"的编码原则,研究了双正弦条码标尺应用于电子水准测量中实现标尺自动化读数的定位原理.基于两正弦信号的相位差和采样值组合都分别与标尺位置一一对应的关系,讨论了两种不同参量的自动测量算法,推导并给出了计算公式,一种方法是采用傅里叶变换和线性换算解码读数,另一种方法是利用条码图像宽度匹配和几何法解码读数.根据两种解码方法各自的特点,选取相应的信号参量设计出合适的条码.条码读数模拟实验结果表明了两种解码算法的有效性.