本文選題：圖像識別　切入點：QR碼　出處：《合肥工業(yè)大學》2016年碩士論文

【摘要】：作為應用最廣泛的矩陣式二維條碼,QR (Quick Response)碼不僅具有容量高、糾錯能力強等優(yōu)點,而且可以表示漢字、響應任意角度的掃描識別,在物流管理、產(chǎn)品行銷、電子票務等各個方面已得到大量應用。當前二維碼技術的應用中,多采用人工定位,如手持掃碼槍掃碼、手機對焦掃碼等,但是這些方法顯然不適用于工作量大、內(nèi)容單一的工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境,如快遞包裹智能分揀環(huán)節(jié)等。信息技術的不斷發(fā)展,為此類需要耗費大量入力的工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)提供了智能化解決方案�，F(xiàn)有的快遞包裹分揀系統(tǒng)多采用一維條碼識別技術,隨著二維碼技術的成熟,其在快遞包裹智能分揀系統(tǒng)中具有更好的前景和廣泛的應用。本文針對當前二維碼應用中的定位、識別困難的現(xiàn)象,研究常用二維碼定位及識別的算法,在分析研究了這類算法優(yōu)缺點的基礎上,提出了一種結合符號特征對QR碼進行定位及糾正的算法。該算法首先采用局部灰度最大差值采樣法定位所有高對比度的區(qū)域,然后根據(jù)二維碼的紋理特征和符號特征篩選二維碼區(qū)域,實現(xiàn)QR碼區(qū)域的定位,分割出整個符號以降低后續(xù)操作的運算量。根據(jù)標準QR碼符號中三個位置探測圖形中心點應構成等腰直角三角形的特征,通過判斷拍攝所得三角形的畸變形態(tài),確定QR碼的傾斜角度并進行旋正處理,最后改進傳統(tǒng)譯碼方法中采樣網(wǎng)絡校正部分以提高譯碼識別率�；贛ATLAB開發(fā)平臺對算法進行了仿真驗證,結果表明,在任意角度下,該算法都能夠快速準確地實現(xiàn)QR碼的定位和識別,并且運算量低,相對于傳統(tǒng)的邊緣檢測和Hough變換更加便捷準確。作者基于Microsoft Visual Studio 2010與MATLAB 2010對提出的算法進行混合編程設計,并搭建了基于二維碼實時識別的快遞包裹智能分揀系統(tǒng),并在分揀現(xiàn)場針對本文提出的算法進行了實驗。實驗結果表明,該算法正確譯碼率達到95.74%以上,能夠滿足諸如快遞包裹智能分揀環(huán)節(jié)之類的工業(yè)現(xiàn)場快速智能分揀的需求。
[Abstract]:As the most widely used matrix two-dimensional bar code QR QR Quick response code, it not only has the advantages of high capacity, strong error-correcting ability, but also can represent Chinese characters, respond to any angle scan and identify, in logistics management, product marketing, etc. Electronic ticketing and other aspects have been widely used. In the current application of two-dimensional code technology, manual positioning is often used, such as hand-held scanning gun, scanning code for mobile phones, and so on, but these methods are obviously not suitable for heavy workload. Single content of industrial production environment, such as the intelligent sorting of express packages, etc. The continuous development of information technology, It provides an intelligent solution for this kind of industrial production, which needs a large amount of input. Most of the existing express package sorting systems use one-dimensional barcode recognition technology, and with the maturity of the two-dimensional code technology, It has a better prospect and wide application in the intelligent sorting system of express package. Aiming at the localization and recognition of difficult phenomenon in the current QR code application, this paper studies the commonly used algorithms for the location and recognition of the QR code. Based on the analysis of the advantages and disadvantages of this algorithm, a new algorithm is proposed to locate and correct QR codes by combining the symbol features. Firstly, the local grayscale maximum difference sampling method is used to locate all the high contrast regions. Then the QR code region is selected according to the texture and symbol features of the QR code, and the location of the QR code region is realized. The whole symbol is segmented to reduce the computation of subsequent operation. According to the feature of isosceles right triangle which should be formed by detecting the center points of three positions in the standard QR code symbol, the distortion shape of the triangle obtained by shooting is judged. The tilt angle of QR code is determined and the rotation is processed. Finally, the sampling network correction part of the traditional decoding method is improved to improve the decoding recognition rate. The simulation results based on the MATLAB development platform show that the algorithm is at any angle. These algorithms can locate and recognize QR codes quickly and accurately, and the computation is low, which is more convenient and accurate than the traditional edge detection and Hough transform. The author designs the proposed algorithm based on Microsoft Visual Studio 2010 and MATLAB 2010. The intelligent sorting system of express package based on the real time recognition of QR code is built, and the experiments are carried out on the sorting site. The experimental results show that the correct decoding rate of the algorithm is over 95.74%. Able to meet the need for quick and intelligent sorting of industrial packages, such as intelligent sorting of express packages.
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.4

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本文編號：1659375