一种具有纠错功能的条码解码方法

介绍了一种针对ＥＡＮ－１３码、ＵＰＣ－Ａ码的具有纠错功能的解码方法，该方法在采用基于归一化宽度的查表译码方法的基础上，利用条码字符的奇偶排列特性和校验位特性进行纠错，有效地降低了条码识读器的误识率，提高了识读成功率。     

利用SegNet的非标准DM码的区域提取

位置与背景鲁棒的区域提取技术一直以来都是DM码识别技术中的关键核心.目前,已有的二维码区域提取主要是利用卷积神经网络或者BP神经网络等方法来实现的,其共同特点是基于神经网络,且有较高的准确率,但这些方法仍存在以下缺点:(1)训练过程复杂繁琐;(2)训练后仍需对图片进行特征变换或者图片重组才能达到对其进行定位识别的目的 .针对该问题,提出了一种基于语义分割技术的DM码条码区域提取方法:先采用基于深度学习的SegNet网络从图片中分割出包含二维码的最小区域,再对得到的区域进行二维码定位与解析,并进行了实验验证.实验结果表明,与已有的基于神经网络定位二维码区域的方法相比,利用SegNet的定位方法更为简洁高效,能够将准确率提高到99.5％,且具有更高的鲁棒性.     

一种复杂背景下运动扩展目标识别算法

目标识别的关键在于提取出目标有别于背景的特有的特征.在复杂背景下,灰度特征、区域特征、形状及纹理特征难以对目标进行有效的识别,而运动特征是明显的有效特征,提出了一种基于稀疏运动场的目标识别方法,首先用改进Barnard算法对相邻两帧图像进行特征点提取,然后在特征空间用块匹配的快速算法估计出稀疏运动场,再进行C均值模糊聚类识别.实验表明这种算法能对复杂背景下高速运动的扩展目标进行快速稳健的识别.     

一种复杂背景下运动扩展目标识别算法

目标识别的关键在于提取出目标有别于背景的特有的特征.在复杂背景下,灰度特征、区域特征、形状及纹理特征难以对目标进行有效的识别,而运动特征是明显的有效特征,提出了一种基于稀疏运动场的目标识别方法,首先用改进Barnard算法对相邻两帧图像进行特征点提取,然后在特征空间用块匹配的快速算法估计出稀疏运动场,再进行C均值模糊聚类识别.实验表明这种算法能对复杂背景下高速运动的扩展目标进行快速稳健的识别.     

复杂环境下磁弹性微型游泳机器人的路径规划与识别跟踪

磁弹性材料设计的毫米级微型游泳机器人可通过外部均匀磁场实现连续形变来完成游泳动作,通过视觉反馈能提高机器人的路径跟随精度,但在复杂背景下机器人的视觉闭环控制易发生识别错误、跟踪失败等现象。针对上述问题,首先获取复杂环境下的障碍物信息,提出改进RRT*算法(IIC-RRT*)进行路径规划,同时基于环形平滑标签的YOLOv5识别跟踪算法(CSL-YOLOv5),在复杂背景下对微型游泳机器人的中心位置与旋转角度进行实时更新。在此基础上进行微型游泳机器人在障碍物复杂背景下的位置与角度的双闭环伺服控制,试验结果表明,提出的路径规划算法改善了路径生成的效率与平滑性,识别跟踪算法提高了微型游泳机器人的识别稳定性与精确性,为磁控微型游泳机器人在复杂背景下的精确控制提供了新思路。     

基于相关匹配的QR码识别方法

QR码图像识别是QR码应用中的关键技术.Hough变换、曲面拟合去背景、控制点变换等方法为QR码识别过程中图像预处理的基本方法,针对图像预处理后图像识别率低的缺点,提出了一种基于相关匹配法的QR码识别方法.基于曲面拟合的改进自适应阈值法分割图像.采用Hough变换和控制点变换方法校正图像的几何失真变形.利用模板对QR码进行相关匹配,对相干系数阈值处理得出取样网格.实验表明,本文算法能有效提高QR码识别效率和效果.     

基于NJ控制器的多工位条码扫描系统设计

为实现对物料条码进行识别并上传到计算机进行存储和查询,设计了多工位条码扫描系统,系统由上位机和下位机组成,扫码器通过以太网和NJ进行数据传输.在上位机设定需存入工位的物料信息和工位信息后,满足存入要求则发送命令打开扫码器,此时NJ运动控制器控制机械手运动对物料进行扫码,同时传感器进行物料有无判断,当扫码信息与上位机设定...     

二维条码识别算法研究

本文以应用最广泛的PDF417二维条码为例,在对条码符号结构及编码原理研究的基础上,探讨完成二维条形码识别的软件算法实现。整个识别算法由图像预处理、图像校正和译码三部分组成。实验结果验证该方法有效,软件识别系统性能稳定,为二维条码的识别提供了一条有效的途径。     

基于DSP的欧元水印条码识别系统的研究

水印条码是欧元引进的新防伪点,它携带欧元纸币的特定信息,因此研究出一套准确,快速识别欧元防伪条码的检测方法是有其实际意义和应用前景。本文采用TMS320VC5409数字信号处理器、MSP430单片机为主要器件,基于实现对欧元水印条码进行有效、准确、快速识别的目的,设计一套识别系统。并且对做出的系统电路进行实验研究,对采集到的不同纸币的水印条码曲线进行分析,并将新的面值为50欧元纸币的水印条码采集曲线与其他纸币的采集曲线进行分析比较,计算其相关度。最后结合水印的自身特点,水印条码的退化现象,以及实验条件等方面分析相关度出现较低现象的原因。最后对实验结果的误差进行分析,提出下一步研究的重点。     

开放式环境非接触低分辨率采集下的掌纹识别

提出一种开放式环境下、非接触采集下的掌纹识别算法.采用一种低分辨率的普通摄像头进行掌纹图像采集,人手只需自然张开、中指竖直向上放在摄像头前一定范围内.首先建立肤色模型将人手从复杂背景中提取出来;然后提出一种简单有效的关键点定位算法找到指根点,并以此建立坐标系提取掌纹ROI;接着提出一种基于统计的纹理基元算法进行掌纹特征提取,该算法不用对掌纹ROI进行归一化,计算速度较快并且对光照具有一定的鲁棒性;最后利用余弦相似度进行特征匹配实现掌纹识别.在自建的小型掌纹图像库上进行了相应的识别实验,实验结果表明所提出的算法能够在动态环境下达到理想的识别效果.所开发的实验系统能够快速实现掌纹图像采集与识别,适合在线实时系统应用.     

快速响应码图像的全方位识别

首先分析快速响应码位置探测图形的模式，提出一种基于一维特征模板匹配的快速定位方法，并实现图像方位归一化，然后对条码边界进行Hough变换得到边界直线和顶点位置，再利用条码的几何特征做控制点变换和双线性插值变换，进行几何失真校正和大小归一，形成只包含条码的图像，最后采用Sobel边缘检测以及傅里叶反模糊滤波方法识别条码模块，得到可以解码的比特流信息，实验表明这些算法有效消除了图像中无关信息干扰和几何失真对识别的影响，实现了条码图像的全方位快速识别。     

基于手势识别的两轮机器人控制系统设计

提出了一种基于人类手势识别的机器人移动控制系统设计.采用IBM笔记本电脑作为上层控制器,DCT0020运动控制卡作为下层运动控制器,较好地实现了人手手势信息识别以及对机器人的实时控制.介绍了机器人的机械系统结构,论述了基于BP神经网络算法进行手势信息识别和VC6.0的控制平台编程以及基于无线通信的遥操作技术.通过实际环境下对手势信息的采集、预处理、识别,最终实现对机器人的运动控制,验证了识别算法的可行性以及控制系统的稳定性.     

基于Kinect的主动式伴舞机器人的研究与设计

开发了一种基于Kinect传感器的主动轮式伴舞机器人。机器人在与人直接接触的条件下共同舞蹈,达到对老年人、病人进行康复训练的目的。由于适用人群力量不足,提出了采用全向轮结构的主动式机器人;然后,提出了全向轮式机器人运动控制算法。此外,提出了采用Kinect传感器的人腿识别定位算法,该算法主要包含背景去除、双腿识别、姿态识别三个步骤,利用逐行扫面的方法实现了对人双腿的实时识别与定位。最后,通过与机器人共同舞蹈实验,验证了视觉算法的稳定性和准确性。     

CO_2激光器在PVC塑料表面标刻二维条码的研究

利用CO2激光器在PVC塑料表面直接标刻二维条码,引用激光加工深度模型进行了理论分析,建立了加工深度与功率扫描速度的理论模型。而后通过试验对该理论模型进行修正,最后研究了深度对二维条码识别的影响,得出对于识别时间最短的条码的最佳深度范围,进而得到最佳的激光功率和扫描速度的参数组合,为激光直接标刻非金属奠定了基础,对实际打标的过程具有一定指导作用。     

添加补偿码的快速径向伴星特征星图识别

针对传统的基于径向特征的星图识别算法在构建星模式的过程中由于位置噪声的干扰导致识别率较低的问题,本文提出一种添加补偿码的快速径向伴星星图识别算法。该算法以比特向量的形式构建基于径向特征的特征向量,同时将伴星间的角距信息以及位置噪声的补偿信息添加到特征向量中,从而有效地减小了特征库的容量,提高了星图识别算法的稳定性和识别率。最后本文根据比特向量的特点采用最小相似差方法快速完成观测星与导航星之间的初匹配,再根据同一视场内星点位置信息的相关性完成对观测星的唯一识别。实验仿真结果表明,在位置噪声为0.5像素的情况下星图识别成功率达到97.8%;在星等噪声为0.8 Mv的情况下星图识别成功率达到96.4%;当以真实星图为实验对象时,星图识别的成功率达到94.2%。与传统的三角形算法以及未添加补偿码的径向特征星图识别算法相比,本文算法在识别成功率和识别时间上均有着不同程度的提高。     

一种下肢运动意图识别算法性能实时测评系统* .txt

摘要：对腿部运动意图识别算法的实时性能进行综合可靠的评价是实现下肢假肢灵活稳定控制的前提。提出一种逐层分级的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法,对算法的可靠性、稳定性以及运动意图识别速度进行综合评价。利用开发的运动意图识别算法评测系统,对基于肌电信号源和机械信号源的两种运动意图识别算法进行了实时性能测试,发现肌电信号源的算法识别时间大于机械信号源算法,但是其算法稳定性优于机械信号源算法。进一步地,还利用该评测系统有效地区分出正常识别策略与异常识别策略,发现正常策略的动作识别稳定系数比异常策略高25%左右。因此,所提的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法,能够对不同信号源算法以及不同识别策略的实时性能进行有效评价,为智能下肢假肢控制系统开发提供可供参考的测试平台。 .txt     

多轴特种混动车辆工况自适应驱动力分配控制

针对多轴电子驱动桥式特种混合动力车辆,提出基于工况自适应识别算法的驱动力协调分配控制策略。基于C-WTVC以及WUVSUB车辆标准行驶循环工况划分运动学片段,利用聚类分析的方法对车辆行驶工况分类,并基于简化的神经网络算法建立车辆行驶工况在线识别机制;基于工况识别结果提出工况自适应驱动力预分配控制策略,包括平均分配、动力性分配及经济性分配,其中经济性分配系数基于系统效率最优进行解算;在驱动力预分配的基础上,基于多轴车辆动力源冗余配置的特点,提出驱动力失效分配控制策略,保障车辆在故障状态下仍具备一定的行驶能力;最后通过仿真测试验证了驱动力协调分配控制策略的有效性。仿真结果表明:所提策略能够有效保证车辆在动力源失效状态下的动力性能,提高了车辆运行可靠性。     

基于HALCON的汽车牌照识别技术研究

车牌识别在智慧交通系统中发挥着非常重要的作用,基于HALCON机器视觉软件设计了汽车牌照识别系统。车牌图像的识别过程主要包括图像的加载与预处理、ROI的确定、寻找算子和确定参数。对含有较复杂汉字的车牌照片进行了识别实验,实验结果表明所提出的算法识别精度较高,达到了应用要求。     

一种新的基于先验知识的一维条码二值化算法

火车票智能识别包含条形码识别,需要将条形码处理成二值图像,而扫描图像一般比较模糊,用传统的处理步骤和算法得到的效果并不理想。在充分研究条形码的基础上提出了一种基于先验知识的条码二值化算法,可以直接得到用来识别的条码的二值化图像．对于模糊或对比不明显的条码得到的二值化图像比传统算法更精确,更接近原图。实验表明该算法可以有效的得到二值化图像,并且结果令人满意。     

基于yolov5在线可视铁谱图像磨粒多目标识别方法研究

鉴于在线图像可视铁谱获取的磨粒谱片图像分辨率低,磨粒种类复杂多变,磨粒图像背景复杂等问题,使得磨粒在线智能识别面临挑战。为了实现在线可视铁谱图像磨粒多目标实时检测与识别,提出基于yolov5在线可视铁谱图像磨粒多目标识别方法。以正常磨损磨粒、疲劳磨损磨粒、滑动磨损磨粒、球形磨粒、氧化磨损磨粒、切削磨损磨粒6种磨粒作为研究对象,基于yolov5深度神经网络模型对复杂油液环境下的异常磨损磨粒进行分割与识别。结果表明：基于yolov5算法的磨粒智能识别模型能够实现复杂环境下多目标、多类型磨粒在线实时识别,其识别速度和准确率基本满足油液在线监测需求,为装备在线图像可视铁谱技术工业化应用提供了技术支撑。