基于机器视觉的复杂背景下QR码检测
Modern Computer（2022）
摘要
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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