基于数字图像的商品代码识别技术研究

摘要

光学字符识别技术作为一种重要的自动化的信息提取和录入方式,广泛的应用于各行各业,如机票等票据的自动识别,电子文档的录入,车牌识别等等。随着数字相机的普及,基于数字图像的字符识别技术的应用将更为广泛。
　　商品外包装上的代码含有在物流过程中需要的信息,自动对代码进行识别并记录可以很大程度上提高速度,节约成本。本文针对这一问题进行了研究,并设计了方案。
　　对商品上的代码进行识别首先需要定位,基于纹理的定位方法一般计算量较大,不适合要求实时性的场合使用;而基于连通区域的定位方法需要前景和背景在颜色或者亮度上容易区分,从而对图像进行分割,找到前景的区域完成定位,许多情况下待识别的图像中前景和背景区分并不明显,不能满足条件,此类方法难以获得很好的鲁棒性;Canny边缘检测算法对弱边缘也能有很好的检测效果,这为基于边缘的定位方法提供了基础。本文提出了利用Canny边缘和自适应局部对比度以及Ostu阈值提取字符边缘的方法,能够很好的提取待识别图像中的字符边缘,从而完成字符区域定位。并利用字符边缘检测代码行的倾斜情况,完成倾斜校正,取得了很好的效果。
　　本文对典型的二值化方法做了仿真并进行了分析,针对识别对象的特征,在对现有算法的研究和改进的基础上提出了基于字符边缘的二值化算法,并对提取到的字符区域进行了二值化,取得了比较满意的效果。之后基于二值图像和连通区域分析方法对二值化后的图像进行分割,得到单个字符的二值图像并用BP神经网络进行识别。对于样本中非白色背景的图像,达到了97.8％的识别率,对于白色背景的低对比度图像也达到了86.3%的识别率。

目录

封面

中文摘要

英文摘要

第1章 绪 论

1.1 课题背景及研究的意义

1.2 研究现状及分析

1.3 本文的主要工作和内容安排

第2章 方案设计

2.1 引言

2.2 识别目标分析

2.3 方案设计

2.4 本章小结

第3章 代码区域定位及二值化

3.1 引言

3.2 代码区域定位

3.3 代码区域二值化

3.4 本章小结

第4章 字符分割及识别

4.1 引言

4.2 字符分割

4.3 字符识别

4.4 本章小结

第5章 总体系统的设计及实现

5.1 引言

5.2 硬件部分

5.3 软件部分

5.4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

声明

致谢