基于深度学习的实时烟箱条码视觉识别与比对系统

提出一种结合深度学习和传统计算机视觉技术的条码检测和识别方法。通过该系统,制丝集控系统可以将通过物流获取到的烟包条码信息下发到相机设备上,进而控制PLC进行实时比对,以防止烟包在物流和生产线阶段出现差错。提出一种基于反馈机制的质量可追溯表格生成方法,可以为制丝集控系统提供可靠的质量管理支持。提出一种基于校验和和数据库查询的条码验证方法,实验证明,该方法在不同光照条件和摄像机角度下都能够实现高精度和正确性。