本文選題：計算機視覺 + 條形碼缺陷檢測��； 參考：《山西農(nóng)經(jīng)》2017年12期

【摘要】：條形碼缺陷檢測是條形碼識別領域中尤為重要的一項研究內容,經(jīng)過長期的發(fā)展,現(xiàn)階段已經(jīng)形成了迭代識別法、條碼圖像分割法、傅里葉變換法等多種條形碼缺陷檢測方法。為了實現(xiàn)更加理想的條形碼缺點檢測效果,文章從線性灰度化處理、Ostu閾值分割、Canny邊緣檢測、Hough變換等幾個環(huán)節(jié)入手,對計算機視覺在條形碼缺陷檢測后中的具體應用進行了討論,應用結果顯示,利用計算機視覺算法,可以有效解決條形碼缺陷所帶來的問題。
[Abstract]:Bar code defect detection is one of the most important research contents in the field of bar code recognition. After a long period of development, several bar code defect detection methods, such as iterative recognition method, bar code image segmentation method, Fourier transform method and so on, have been formed. In order to achieve more ideal bar code defect detection effect, this paper discusses the concrete application of computer vision in bar code defect detection from several aspects, such as linear grayscale processing of Ostu threshold segmentation and Canny edge detection and Hough transform. The application results show that the problem caused by bar code defects can be effectively solved by using computer vision algorithm.
【作者單位】： 西安航空學院;
【分類號】：TP391.4

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2098002