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一种Data Matrix条码的快速识别方法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]江南大学智能控制研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏无锡214122
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60804013); 产学研合作资助项目(011002)
中文摘要:

为满足工业流水线对条码识别实时性的要求,提出了一种Data Matrix条码快速识别方法。采用形状参数、圆形性作为矩形特征,初步确定Data Matrix条码位置;采用距离为角度的函数对Data Matrix条码边界进行标记,将Data Matrix的2D条码边界转换为1D波形函数进行分析,进行一次求导获取条码边界的位置及角度;利用边界角度作为仿射变换的角度,将条码旋转到规格化位置,采用网格法进行数据提取并进行条码解码。对像素大小为640×480的400幅含Data Matrix条码图片在PC机上进行测试,单个条码识别平均时间为12.06 ms,识别率为99.22%,快速识别方法准确、迅速,达到工业现场实时性和可靠性要求。

英文摘要:

In response to the real-time requirement of barcode identification from industrial assembly line,this paper put forward a quick recognition method of Data Matrix barcode.With shape parameter and circular shape as a rectangular feature,determined the location of Data Matrix barcode primarily.Using the function of distance angle for Data Matrix to mark the border of Data Matrix barcode,made an analysis by transfering the border of 2D barcode of Data Matrix to 1D waveform function.The first derivative was found for obtaining the boundary location as well as rotation angle.Employing boundary angle as the affine transformation angle,rotated the barcode to a standard location,data being extracted by grid method,and then decoded the barcode.After checking 400 pictures whose pixels in size were 640×480 containing Data Matrix barcode on PC,it came out that the time for average single barcode recognition was 12.06 ms,and the recognition rate was 99.22%.The quick recognition method is proved to be fast and accurate,able to meet the real-time and reliable requirement for industrial field.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049