期刊文献+
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于图像的一维条形码可识别性研究 被引量:4
1
作者 张琪建 李为民 《制造业自动化》 北大核心 2014年第9期45-50,共6页
机器视觉领域包含两个方面,一个是对信息的采集,另一个是对信息的处理。基于图像的条形码识别,首先要采集图像。限于条形码在图像中所占比例较小,基于图像的条形码识别要求图像具有高清晰度与高分辨率。条形码识别则根据采集图像中条形... 机器视觉领域包含两个方面,一个是对信息的采集,另一个是对信息的处理。基于图像的条形码识别,首先要采集图像。限于条形码在图像中所占比例较小,基于图像的条形码识别要求图像具有高清晰度与高分辨率。条形码识别则根据采集图像中条形码条空所占像素数与条形码编码规则解码。自动化领域一般使用工业相机进行图像采集,但采集大画幅高分辨率图像的彩色工业相机价格昂贵,故提出使用普通商业单反相机进行图像采集,并验证了其可行性。用mVTec公司的Halcon10.0一维条形码识别算法作为库函数,采用单因素实验法。测定了对清晰度与分辨率影响的关键因素-光圈值与像素数,对于图像条形码可识别性的影响。实验结果表明在一定范围内,任意光圈值与相机像素数的组合,均可准确无误的识别出条形码。该结论对于一维条形码识别中,商业相机采集图像时的参数设置提供参考依据。 展开更多
关键词 一维条形码识别 单因素实验法 HALCON 机器视觉
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部