基于图像处理的EAN-13条码识别算法

重点介绍了EAN-13条码的编码特点和基于图像技术的EAN-13条码识别算法,结合该算法给出了几种条码识别的测试结果,从而能够实现对纸基不平整导致印刷不好的条码识别.

EAN-13图书条码与ISBN-13互换、校验与图书查重

分析了ISBN-13出版者号位数和取值范围的规律,利用Visual FoxPro程序语言实现EAN-13图书条码与ISBN-13的互换,并将ISBN-13转换成EAN-13图书条码后进行校验。在图书采访查重时,应该对征订的书目数据中的每一条记录的ISBN字段内容与馆藏数据(包括已采访的数据)的ISBN字段内容进行三次比对,确保图书查重准确无误。

利用Delphi实现EAN-13条码打印的研究

在熟悉 EAN- 13条码编码方案的基础上 ,探索了有效利用普通打印机的性能和采用适当的程序控制 ,打印出符合质量要求的条码的途径和方法 ,给出了相应的

EAN-13码的图像识别系统设计与实现

条码的图像识别在信息采集领域有着广阔的应用前景,为了在复杂背景下快速正确的译出条码信息,在详细分析EAN-13码之后,概括提取了其数个特征,利用EAN-13码的特征及相关图像处理技术,设计EAN-13码的图像自动识别系统,并用VC++编程实现,且利用大量实验进行验证。系统分为三部分:图像预处理、图像分割、图像译码。各部分的算法都是基于EAN-13码的特征特定设计的,利用条码条空的特点设计边缘检测算子和滤波算子,利用起始符,终止符和空白符设计了分割算法,能有效地去除图像噪音对条码识别的影响,可以在复杂背景下提取条码图像完成EAN-13码的自动识别,针对性强,译码速度快,准确率高。

基于EAN-13条形码识别的改进算法

文章介绍了EAN-13条形码几何校正及其自动识别的算法。首先,对从摄像头获得的EAN-13条形码进行预处理,并提出了简单、有效、新颖的双平方边缘直线拟合算法对图像进行几何校正,该算法在准确对条形码进行水平校正的同时极大地降低了算法的复杂度。接着针对校正后的EAN-13条形码,结合其自身特点,准确判断条形码的方向,通过本文改进后的相似边距离测量算法进行条形码的识别,并与传统的宽度平均测量法进行比较,实验证明,文章算法识别率高,对图像要求低,计算速度快,能够满足实时性及自动化要求。

EAN-13条形码图像的识别

分析了EAN-13条形码的编码和译码方法,基于VC++平台设计并实现了条形码识别系统。主要包括两大部分:第一,对条形码图像的预处理操作。首先对条形码图像进行中值滤波和膨胀操作,可以确保条形码图像中直线的连通;然后再对图像进行腐蚀和均值滤波操作,这样可以进一步消除图像中一些非条形码背景的干扰和影响,使其易于之后进行的译码识别;第二,对预处理后的图像进行译码识别,其思想是利用相似边距离来判别条形码字符的相似度,再通过译码并最终得到条形码图像所代表的数字信息。实验结果表明:该EAN-13条形码识别方法可以有效地解决条码印刷模糊、轻微变形等问题,识别效果较好。

基于图像技术的EAN-13条码识别系统设计

条形码技术作为一种数据采集和自动识别技术应用非常广泛。为了更好地满足应用场景的自动化功能需求,利用图像处理相关技术,对EAN-13条形码识别的相关算法进行了研究。首先,针对采集到的条形码图像进行图像预处理,包括图像灰度化、基于Hough变换的图像倾角矫正、目标分割和图像滤波;然后根据条形码编码的既定规则,采用平均值法和校验码验证法对条形码进行译码;最后,利用MATLAB仿真软件,设计了一个条形码识别系统。通过实验验证,所设计的系统识别率可以达到99%以上,取得了很好的效果。

EAN-13条码图像整形方法分析以及模块中值法的理论研究

在数字图像识别条形码过程中,整形是很重要的环节。分析了EAN-13条码采集并二值化后图像的噪音特点,结合EAN-13条码的构造,从理论上研究了模块中值法。这是一种利用条形码的构造特点,降低二值化后图像噪音,并易于后续条形码识别的整形方法。

基于C#的EAN-13条形码技术原理与实现

详细介绍了EAN-13条形码的组成、校验位的计算以及编码原理,通过对实际案例的开发,可以使读者轻松掌握使用C#对EAN-13条形码进行编码及绘制的过程。

EAN-13条码蕴含的商品信息标准化

商品条码在我们日常生活中随处可见,广泛地用于超市结算、资产管理、物流运输等领域,是一种国际通用的商品信息标识。其中EAN-13条码使用最为广泛,本文探讨了EAN-13条码使用背后所蕴含的商品信息标准化及推广优势。

药物配送控制系统的出药控制

针对药物配送过程中时滞性、随机性、主观性等缺点,提出了一种智能药物配送算法。该系统参考了直流电机的转矩方程,结合对应药物的EAN-13编写规则,构成控制系统,可实现药房配送的自动化,解决药房出药慢、患者排队时间长等问题。最后以实物模型验证了算法的可行性与有效性。

基于图像区域和骨架特征的条形码印刷缺陷检测算法

条形码广泛用于商品的流通,为提高条形码质检的准确性和效率,提出了基于图像区域特征和骨架特征的条形码印刷缺陷检测算法。相机采集条形码图像后,利用模板匹配定位条形码,按照仿射变换参数进行图像矫正;然后,通过阈值分割、连通域、闭运算等处理,得到条码ROI待检区域;最后,利用区域最小外接矩形长度特征、区域矩形度特征、骨架特征先后检测条符,识别缺陷位置并存入新区域。生产现场测试表明,该方案的检测成功率为99.2%,平均耗时51.982 ms;实验仿真数据还验证所提算法适用不同角度的图像。与其他方法相比,该算法在识别精度、运行速度和鲁棒性方面均具有优势,能获得较好的检测效果。

基于图像处理的条形码定位与识别

条形码作为一种能够存储信息的技术,在生活中随处可见。目前常用的光电扫描识别技术虽能够满足商业需求,但却无法满足工业要求。为解决工业的条码识别需求,文中研究了EAN-13码为例的算法,提出了一种基于图像处理的条码识别技术,该算法对相机采集到的图像先进行预处理,包括灰度化、图像分割扫描、Hough变换、二值化等;而后根据EAN-13码的编码规则和校验码的验证规则进行译码和验证;最后设计出系统。通过实验验证,该技术能很好地识别字符。

电子条码尺立木胸径自动测量研究

为了实现立木胸径的快速、准确测定,以EAN-13条形码编码和译码规则为模版,基于Android开发平台和Open CV图像智能处理技术,设计了一种可以实现单人作业、立木胸径自动测量的电子条码尺。条码尺编码完成后,利用开发的手机APP扫描条形码图像,通过图像的预处理、条形码的定位与识别、胸径的自动测量与记录、数据保存与导出等过程,实现立木胸径自动测量。经实验验证,该方法进行立木胸径测量的精度达99.95%以上,满足国家森林资源连续清查的精度要求,测量工作的效率也得到显著提高。

基于条形码输入的实验室设备信息管理系统

以苏州市职业大学电子信息工程系实验中心的实验室管理为对象,提出开发全新的符合高校实验室管理要求的信息系统。在研究高校实验室基本业务流程的基础上,设计了实验中心管理系统的功能逻辑架构。初步实现了满足实验中心要求的LIMS系统,包括设备增加管理、设备调拨管理、设备报废管理、人员管理、维护管理、设备资源的动态查询和报表制作。在设备管理系统的研究设计中,提出了将设备条形码与设备图片一一对应的新思路,将图像与数据结合起来,给管理人员以直观的查询感受。

USB摄像头的条形码识别

以USB摄像头为输入设备,提出一种改进的EAN-13条形码定位和识别算法.首先,视频连续两帧图像进行差分运算,当其绝对值小于一定阈值,捕获当前图像帧,进而用形态学的膨胀和腐蚀算法对捕获到的图像进行条形码区域的定位;然后,用大律法求定位后图像的全局阈值并对其进行二值化;再然后,用所提出的矩形平移的校正方法对倾斜的条形码进行倾斜校正;最后,用平均宽度法计算出条形码条和空的宽度,接着识别条形码并判断是否识别正确.实验结果表明,该算法识别速度快,识别率高.

一种纸质海图条形码自动生成方法

条形码是正式出版海图的身份标识,表明海图产品合法性。针对当前纸质海图中条形码的生成仍采用手工方式的不足,在分析条形码编码规则基础上,提出了一种基于MicroStationV8的条形码自动生成方法,并实验开发了相应的条形码生成模块,从而验证了所提方法的有效性和优越性。

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。

C++中一维条码生成与打印的设计实现

文章简单阐述了条码特别是一维EAN-13码的编码规则,并提出了在C++中借助MFC里的CDC设备环境类实现EAN-13码生成和打印的设计思路,分析了生成条码所需的步骤及主要步骤的实现方法,最后给出了实现的代码,对重要代码做了解释说明.

包装印刷品条码质量检测方法

目的为保证商品条码在物流系统中的快速识别和信息传递,研究条码的质量检测方法。方法首先分出条码区域,考虑到条码的特殊属性,需要满足其可识读功能,设计针对EAN-13商品条码的印制质量检测方法,包括可识读检测和印刷缺陷检测。根据条码检测的国家标准,条码可识读检测部分,采用扫描反射率曲线分析法和条码质量分级法对条码的可识读性进行判定。条码缺陷检测部分经过条码校正、条码与字符的分割和条码大小的归一化等处理后,选定基于垂直投影的缺陷检测算法对条码的脱墨和污点缺陷进行检测。结果条码识读程序对合格品和缺陷品的识读准确率都为100%,条码缺陷检测算法程序的平均检测耗时为93.35 ms,检测准确率为94%。结论条码质量检测系统具有较高的检测准确率,并且能够很好地满足机器视觉缺陷检测速度的要求。