图像处理项目——基于机器视觉技术的条形码在线识别系统设计

基于机器视觉技术的条形码在线识别系统设计

　　本设计研究EAN13条形码识别的译码技术，在基于机器视觉技术上，构建了一套条形码在线检测识别系统，系统将由以下几个部分构成：条形码图像定位与采集、计算机图像预处理、条形码图像中值滤波去噪、条码解析与识读。经过实验，确定该系统可对绝大部分EAN13条形码进行快速并准确的识读。

关键词: 机器视觉；图像处理；条码识别；在线检测；EAN13条形码；QT

一：设计目标

掌握条形码识别原理；
熟悉条形码识别的概念，发展现状；
熟悉机器视觉系统设计的一般流程；
掌握常用图像处理技术；

设计内容与要求

1.完成基于机器视觉技术的条形码在线识别系统算法设计；

2.完成基于机器视觉技术的条形码在线识别系统上位机设计；

3.EAN13条形码识别误差率≤2%；

二：qt程序

三：条形码定位算法

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<iostream>
#include<stdlib.h>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{Mat Img,grayImg,gradx,blurgradx,gradAbsx,threshImg,close_threshImg,erode_threshImg,dilate_threshImg;Img=imread("E:\\txm1.jpg");imshow("0原图",Img);            cvtColor(Img,grayImg,COLOR_BGR2GRAY);imshow("1灰度图",grayImg);Scharr(grayImg,gradx,CV_16S,1,0);imshow("2边缘检测图",gradx);convertScaleAbs(gradx,gradAbsx);imshow("3Abs图",gradAbsx);blur(gradAbsx,blurgradx,Size(5,5));imshow("4滤波图",blurgradx);threshold(blurgradx,threshImg,150,255,CV_8UC1);imshow("4.5阈值分割图",threshImg);Mat kernal=getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(25,5));morphologyEx(threshImg,close_threshImg,MORPH_CLOSE,kernal);imshow("5闭操作",close_threshImg);Mat edkl=getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3));erode(close_threshImg,erode_threshImg,edkl,Point(-1,-1),8);imshow("6腐蚀操作",erode_threshImg);dilate(erode_threshImg,dilate_threshImg,edkl,Point(-1,-1),15);imshow("7膨胀操作",dilate_threshImg);waitKey(0);return 0;}

四：程序运行及条形码识别测试

详细代码：https://github.com/hhhvvvddd/Bar-Code-Recognition-System

定位算法：https://www.cnblogs.com/fpzs/p/9637795.html

参考资料：https://max.book118.com/html/2015/1203/30750959.shtm

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