基于雙目視覺的曲面商品條碼質(zhì)量檢測技術(shù)研究
發(fā)布時間:2021-01-31 19:29
商品條碼是商品的“身份證”,在商品流通信息化發(fā)展中不可或缺。商品條碼的印刷質(zhì)量問題影響著商品的流通效率及結(jié)算安全。因此,國家頒布了一系列商品條碼的印質(zhì)標準和規(guī)范,由國內(nèi)各級條碼檢驗機構(gòu)對條碼質(zhì)量進行檢驗和監(jiān)督。目前使用的檢測設(shè)備,能準確的對平面包裝上的商品條碼完成質(zhì)量檢測,但對于曲面包裝上的商品條碼尚無滿足要求的設(shè)備和技術(shù)。對此,本文以EAN-13條碼為研究對象,對曲面商品條碼質(zhì)量檢測技術(shù)進行研究。本課題采用雙目視覺系統(tǒng)對曲面商品條碼進行質(zhì)量檢測,包括雙目商品條碼圖像采集模塊與雙目商品條碼圖像分析計算模塊(軟件)兩部分。本人主要負責后者的研究,主要完成的工作分為以下三個部分:第一,雙目相機標定。這是系統(tǒng)的初始化,在系統(tǒng)搭建時完成。首先設(shè)計標定圖形,用雙目采集裝置分別獲取左目和右目標定圖像。將圖像中的角點作為特征點,采用基于共面點的Tsai線性標定法分別對左右相機進行標定,獲取相機的內(nèi)外參數(shù)。然后由左右相機坐標系的相對關(guān)系完成雙目相機的立體標定,獲取相機間的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量。以上獲取的標定數(shù)據(jù)為曲面商品條碼圖像的三維重建提供計算參數(shù)。第二,雙目商品條碼圖像處理。完成雙目相機標定后,就可...
【文章來源】:西安理工大學陜西省
【文章頁數(shù)】:70 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
不同類型的商品條碼
存在人工檢測環(huán)節(jié),測量精度低,且容易受到人為因素影響;受檢測置的不確定性),檢測數(shù)據(jù)的一致性(可重復(fù)性)較差;由于檢測儀器的特殊性,對檢測環(huán)境要求嚴;檢測儀器需要專業(yè)人員高。商品經(jīng)濟飛速發(fā)展,原有的檢測方式已無法滿足當前工作的需求,迫切效、智能的條碼質(zhì)量檢測技術(shù)。課題組成員前期已實現(xiàn)將單目機器視覺品條碼的質(zhì)量檢測中,通過對平面商品條碼依次進行圖像采集、圖像處終得到商品條碼的各項質(zhì)量檢測參數(shù)及等級。該方法不需要接觸待測效率高、檢測數(shù)據(jù)可靠性好等特點。,對于如圖 1-2 所示的印制在曲面包裝上的商品條碼(簡稱曲面商品商品條碼被印制在硬性包裝材料上,檢測過程中制樣困難;其次,曲面面畸變的問題,使用檢測設(shè)備對其質(zhì)量檢測時誤差較大。所以,現(xiàn)有的法對曲面商品條碼進行準確的檢測。對此,本課題采用雙目視覺系統(tǒng)對,從曲面商品包裝的左右兩側(cè)獲取左目和右目條碼圖像,結(jié)合雙目立體像分析計算,獲取全部的檢測數(shù)據(jù)。
美國 Honeywell HHP 公司的 QC800 條碼檢測儀(如圖 1-3(a)所示)、英國 AXICON 公司的 Axicon PC-7000 條碼檢測儀(如圖 1-3(b)所示)、日本 MUNAZO 公司的 LASECODASCAN 條碼檢測儀(如圖 1-3(c)所示)和德國 REA 公司的 REASCAN CHECK 條碼檢測儀(如圖 1-3(d)所示)[11]。國產(chǎn)代表產(chǎn)品有北京東方捷碼公司的 C42A 條碼檢測儀(如圖 1-4(a)所示)和 JY-3C 條碼檢測儀(如圖 1-4(b)所示)[6],這也是我國條碼質(zhì)量檢測機構(gòu)中使用最為廣泛的儀器。(a)QC800 條碼檢測儀 (b)Axicon PC-7000 條碼檢測儀
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于機器視覺的商品條碼質(zhì)量檢測方法[J]. 張志剛,黃軍勤. 包裝工程. 2019(09)
[2]一種基于形態(tài)學與區(qū)域分析的車牌定位方法[J]. 羅山. 山西電子技術(shù). 2018(06)
[3]條碼檢測儀在條碼質(zhì)量檢測中的運用研究[J]. 張欣. 中國標準化. 2018(12)
[4]基于三維DIC方法的高強鋼拉伸力學性能測定[J]. 朱飛鵬,孔德陽,龔琰,白鵬翔,雷冬,康新. 力學季刊. 2018(02)
[5]條碼生成軟件對商品條碼符號質(zhì)量的影響[J]. 呂韜,孫立堯. 條碼與信息系統(tǒng). 2018(03)
[6]基于Tsai兩步法的視覺點膠系統(tǒng)相機標定方法[J]. 馬喜平,李迪,姚俠楠,馬苑晉. 自動化與儀表. 2018(05)
[7]條碼印制標準及其質(zhì)量保證手冊研究[J]. 張璐博,劉曉洋. 中國標準化. 2018(09)
[8]匯聚式雙目立體視覺在室內(nèi)移動機器人定位中的應(yīng)用[J]. 張譯之,周海燕,邊曉偉. 科技風. 2018(08)
[9]一種基于Harris-Laplace算法的亞像素角點檢測方法[J]. 高翔,萬成浩,李潤生. 測繪科學技術(shù)學報. 2017(05)
[10]包裝印刷品條碼質(zhì)量檢測方法[J]. 田敏,劉全香. 包裝工程. 2017(17)
碩士論文
[1]基于機器視覺的商品條碼質(zhì)量檢測技術(shù)研究[D]. 王璇.西安理工大學 2018
[2]立體視覺技術(shù)在靜態(tài)場景下的運動物體檢測及跟蹤研究[D]. 彭云.武漢工程大學 2017
[3]漢信碼在商品條碼質(zhì)量檢測中的應(yīng)用研究[D]. 魏維娜.西安理工大學 2017
[4]基于圖像的全局SFM三維模型重建方法研究與實現(xiàn)[D]. 魯晨曦.電子科技大學 2017
[5]基于機器視覺的布面絨毛率測試系統(tǒng)研發(fā)[D]. 范紅麗.河北科技大學 2016
[6]SIFT與Harris算法在圖像特征點提取中的適用性研究[D]. 趙悟.山東師范大學 2016
[7]基于雙目立體視覺的運動目標檢測與跟蹤[D]. 陳雙玉.武漢工程大學 2016
[8]基于FPGA的表面缺陷在線檢測系統(tǒng)應(yīng)用研究[D]. 姚丹.西安科技大學 2015
[9]面向機器人導(dǎo)航的雙目立體視覺系統(tǒng)設(shè)計與研究[D]. 張文彩.哈爾濱工業(yè)大學 2014
[10]基于數(shù)字圖像處理的卡片計數(shù)方法研究[D]. 雷波.華中科技大學 2013
本文編號:3011455
【文章來源】:西安理工大學陜西省
【文章頁數(shù)】:70 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
不同類型的商品條碼
存在人工檢測環(huán)節(jié),測量精度低,且容易受到人為因素影響;受檢測置的不確定性),檢測數(shù)據(jù)的一致性(可重復(fù)性)較差;由于檢測儀器的特殊性,對檢測環(huán)境要求嚴;檢測儀器需要專業(yè)人員高。商品經(jīng)濟飛速發(fā)展,原有的檢測方式已無法滿足當前工作的需求,迫切效、智能的條碼質(zhì)量檢測技術(shù)。課題組成員前期已實現(xiàn)將單目機器視覺品條碼的質(zhì)量檢測中,通過對平面商品條碼依次進行圖像采集、圖像處終得到商品條碼的各項質(zhì)量檢測參數(shù)及等級。該方法不需要接觸待測效率高、檢測數(shù)據(jù)可靠性好等特點。,對于如圖 1-2 所示的印制在曲面包裝上的商品條碼(簡稱曲面商品商品條碼被印制在硬性包裝材料上,檢測過程中制樣困難;其次,曲面面畸變的問題,使用檢測設(shè)備對其質(zhì)量檢測時誤差較大。所以,現(xiàn)有的法對曲面商品條碼進行準確的檢測。對此,本課題采用雙目視覺系統(tǒng)對,從曲面商品包裝的左右兩側(cè)獲取左目和右目條碼圖像,結(jié)合雙目立體像分析計算,獲取全部的檢測數(shù)據(jù)。
美國 Honeywell HHP 公司的 QC800 條碼檢測儀(如圖 1-3(a)所示)、英國 AXICON 公司的 Axicon PC-7000 條碼檢測儀(如圖 1-3(b)所示)、日本 MUNAZO 公司的 LASECODASCAN 條碼檢測儀(如圖 1-3(c)所示)和德國 REA 公司的 REASCAN CHECK 條碼檢測儀(如圖 1-3(d)所示)[11]。國產(chǎn)代表產(chǎn)品有北京東方捷碼公司的 C42A 條碼檢測儀(如圖 1-4(a)所示)和 JY-3C 條碼檢測儀(如圖 1-4(b)所示)[6],這也是我國條碼質(zhì)量檢測機構(gòu)中使用最為廣泛的儀器。(a)QC800 條碼檢測儀 (b)Axicon PC-7000 條碼檢測儀
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于機器視覺的商品條碼質(zhì)量檢測方法[J]. 張志剛,黃軍勤. 包裝工程. 2019(09)
[2]一種基于形態(tài)學與區(qū)域分析的車牌定位方法[J]. 羅山. 山西電子技術(shù). 2018(06)
[3]條碼檢測儀在條碼質(zhì)量檢測中的運用研究[J]. 張欣. 中國標準化. 2018(12)
[4]基于三維DIC方法的高強鋼拉伸力學性能測定[J]. 朱飛鵬,孔德陽,龔琰,白鵬翔,雷冬,康新. 力學季刊. 2018(02)
[5]條碼生成軟件對商品條碼符號質(zhì)量的影響[J]. 呂韜,孫立堯. 條碼與信息系統(tǒng). 2018(03)
[6]基于Tsai兩步法的視覺點膠系統(tǒng)相機標定方法[J]. 馬喜平,李迪,姚俠楠,馬苑晉. 自動化與儀表. 2018(05)
[7]條碼印制標準及其質(zhì)量保證手冊研究[J]. 張璐博,劉曉洋. 中國標準化. 2018(09)
[8]匯聚式雙目立體視覺在室內(nèi)移動機器人定位中的應(yīng)用[J]. 張譯之,周海燕,邊曉偉. 科技風. 2018(08)
[9]一種基于Harris-Laplace算法的亞像素角點檢測方法[J]. 高翔,萬成浩,李潤生. 測繪科學技術(shù)學報. 2017(05)
[10]包裝印刷品條碼質(zhì)量檢測方法[J]. 田敏,劉全香. 包裝工程. 2017(17)
碩士論文
[1]基于機器視覺的商品條碼質(zhì)量檢測技術(shù)研究[D]. 王璇.西安理工大學 2018
[2]立體視覺技術(shù)在靜態(tài)場景下的運動物體檢測及跟蹤研究[D]. 彭云.武漢工程大學 2017
[3]漢信碼在商品條碼質(zhì)量檢測中的應(yīng)用研究[D]. 魏維娜.西安理工大學 2017
[4]基于圖像的全局SFM三維模型重建方法研究與實現(xiàn)[D]. 魯晨曦.電子科技大學 2017
[5]基于機器視覺的布面絨毛率測試系統(tǒng)研發(fā)[D]. 范紅麗.河北科技大學 2016
[6]SIFT與Harris算法在圖像特征點提取中的適用性研究[D]. 趙悟.山東師范大學 2016
[7]基于雙目立體視覺的運動目標檢測與跟蹤[D]. 陳雙玉.武漢工程大學 2016
[8]基于FPGA的表面缺陷在線檢測系統(tǒng)應(yīng)用研究[D]. 姚丹.西安科技大學 2015
[9]面向機器人導(dǎo)航的雙目立體視覺系統(tǒng)設(shè)計與研究[D]. 張文彩.哈爾濱工業(yè)大學 2014
[10]基于數(shù)字圖像處理的卡片計數(shù)方法研究[D]. 雷波.華中科技大學 2013
本文編號:3011455
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