基于机器视觉的复杂背景下QR码检测

赵志伟; 柳鸣; 张根

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基于机器视觉的复杂背景下QR码检测

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在未来制造业的发展中,智能制造将会是其重要的发展方向,而在工业上以QR码为基础的产品检测和分拣体系正在逐步完善。为了加强对流水线上产品信息的查验,如何快速高效地定位识别出产品上存储产品信息的QR码是一个亟待解决的问题。面对工业相机采集到工业流水线上产品的QR码图像存在如文字背景干扰、过度曝光、畸变、模糊等复杂背景的问题,提出一个改进的基于MQR的检测方法——OMQR。首先采用基于方向梯度直方图加支持向量机的方法对QR码分类,进而去除数据集中的负样本图像。然后对QR码图像做对比度增强、畸变复原等图像处理,最终完成对产品QR码的定位识别。基于MRP300机器视觉运动旋转实验开发平台,将本文方法和MQR码识别算法对比,结果表明:该检测方法能有效区分出工业相机拍摄的QR码图像,正确定位并识别出QR码信息,有效提高工业流水线下存在复杂背景的产品QR码检测准确性。

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来源
《现代计算机：下半月版》 |2022年第1期|25-31|共7页
作者
赵志伟; 柳鸣; 张根;
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作者单位

中南民族大学计算机科学学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
机器视觉; 智能制造; QR码; 方向梯度直方图; 支持向量机;

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