二维条码PDF417识别关键技术及其DSP实现

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二维条码的识别是当今主要的计算机自动识别识别技术热点之一,目前一般的二维条码识读设备前端在硬件上一般是用线阵CCD,然后通过步进电机带动CCD对二维条码进行扫描输入.这种系统体积大,对电机要求高,图像扫描输入的时间长且只能读入堆叠式的二维条码.第四代基于图像式的二维条码识读设备是目前研究的一个热点,它能把条码图像一次性读入,大大提高了条码的阅读速度,且不受码制的限制.该论文在硬件结构上提出了一种基于DSP的二维条码扫描识别器,该识别器以美国德州仪器公司(Texas Instruments,TI)的性能价格比极高的TMS320VC5402定点DSP为核心,采用OmniVision公司的高度集成化的COMS图像传感器OV7620快速采集二维条码图像数据,并配合高速SRAM和大容量Flash Rom,从而实现了对二维条码的高效采集和实时处理.PDF417条码编码算法已经公开且成为国家标准,但识别和解码算法由于所采用硬件平台的不同则成为研究的热点.通过研究发现,前端条码图像的预处理对后面条码的识别至关重要,因此针对自然环境下的二维条码,该论文首先深入研究了条码图像的桶形失真及其自动校正技术,接着利用Hough变换对倾斜的条码进行倾斜纠正,从而使得条码的识读不再局限于规整的条码图像.针对条码的分割问题,对比分析了基于直方图技术的二值化算法和基于最大类间方差算法的二值化算法,提出了基于改进最大类间方差(OTSU)的自适应阈值求解算法.针对二值化后的条码的识别问题,该论文提出了基于单个条码符号字符的投影算法,实践证明,该算法能大大提高识别率.最后对识别出的符号字符进行Reed-Solomon解码和PDF417数据解码就能准确还原出条码所代表的信息.
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