基于机器视觉的条形码定位方法研究与设计

摘要：

随着"中国智能制造"战略的实施,企业开始朝着大型、高效的智慧工厂发展.条形码以其高可靠性和低成本的优点,解决了工业管理中数据采集的问题,成为智慧工厂实现信息自动化、智能化和数据化的关键.为了对工业生产线上的产品标签条码进行高效识别和分拣,需要采用机器视觉方法和数字图像处理技术,对条形码先进行定位再进行识别.本文设计了一种基于机器视觉的条码位置定位技术.针对生产线上位置不同、大小不一的条码图像,采用Scharr算法边缘处理灰度图像,并对边缘检测结果二值化后滤波,经过形态学处理后定位出条码的位置.此方法对于清晰的条形码图片,摆正图片的定位率可以达到99％,倾斜图片的定位率也可达到97％,一张条形码定位用时100ms左右,满足现代大型、高效、集成的工厂的相关需求.

关键词：条形码定位、边缘提取、形态学

分类号：TP391.41;TN925.93;TP242

在线出版日期：2022-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：64-67