西北工业大学研究生创业种子基金(Z2012035)
- 作品数：3 被引量：17H指数：2
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- 基于标定的任意半径柱面上2维条形码畸变校正被引量：9
- 2014年
- 目的 2维条形码在直接零件标识技术中应用越来越广泛,但对于标刻在柱形零件上的2维条形码,存在扭曲形变的问题。严重的扭曲形变将会改变2维条形码的本原模式,造成识读失效或困难,因此需要进行畸变校正以恢复其本原模式。该内容属于目标复原的主题范畴。方法为了校正这种畸变,首先分析了柱面2维条形码的畸变形成原理,然后基于标定的机器视觉装置与透视投影原理建立柱面上2维条形码畸变校正模型,最后在图像信息中推导出拟合椭圆与柱形零件的对应关系,通过拟合椭圆估计出柱形零件半径参数信息,并代入畸变校正模型得到最终的校正结果。结果实验选取两幅标刻在不同半径且采用不同视角获取的具有严重扭曲形变的2维条形码图像,根据预先标定好的机器视觉系统与该算法进行校正,实验结果表明,该方法能够有效地校正自由半径柱面上2维条形码的扭曲畸变,且算法时间控制在1 s之内。结论当前大多数已知文献仅研究标刻在平面上2维条形码的识别,而该方法扩展了2维条形码的应用范围,即不仅可以作为平面产品的标识,也可以作为柱面产品的标识。当然,根据本文提供的思路,可以将2维条形码的标识面范围扩展到任意已知曲面。
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- 基于旋转采集Data Matrix码序列图像拼接方法被引量：1
- 2013年
- 针对刀具柱面Data Matrix码图像拼接的特殊需求,已有算法拼接结果识读率低、实时性差的缺陷,提出了一种基于Data Matrix码图像特征的拼接方法.该方法基于缝隙内旋转采集的刀具柱面Data Matrix码序列图像,通过条码纵向位移校正与模块划分,完成基于模块信息的最小欧氏距离图像粗配准和归一化互相关图像精配准;为了保证条码结构正确,消除无重合区域对图像拼接的影响,根据匹配度先将序列图像融合成3部分并校正畸变;最后将这3部分按条码模块关系融合成一幅尺寸正确的图像,实现了条码定位、模块划分,以方便后续进行解码.实验结果表明,文中方法能够满足刀具柱面Data Matrix码序列图像的拼接需求,拼接结果解码正确率达到96%,拼接时间小于250ms,并且大大提高了解码速度.
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- 关键词：图像拼接图像配准
- 污染及多视角下DataMatrix码精确定位被引量：7
- 2013年
- 针对现有算法对同时存在污染与透视形变的DataMatrix(DM)码定位困难的问题,根据Hough域能够突显直线的特性,提出一种基于Hough变换域提取最佳边缘组合的算法.首先利用DM码的主方向性将目标边缘点从图像域快速变换到Hough域;然后基于先验规则滤除大部分非边界点,得到候选边界点并进行有效组合;最后建立多视角下DM码内部边缘在Hough域中分布模型并提取特征,将对应最大特征值的边界组合作为最终定位结果.实验结果证明,与传统的二维条码定位算法相比,文中算法对于遭受污染及存在透视形变DM码的精确定位具有更高的鲁棒性与适应性.
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- 关键词：快速HOUGH变换
