基于机器视觉的复杂背景下QR码检测

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中文摘要：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.

外文标题：QR Code Detection Under Complex Background Based on Machine Vision

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,武汉 430074

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

基金：

教育部产学研合作协同育人项目

项目编号：

201902214013

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1007-1423.2022.01.004

现代计算机

中大控股

现代计算机

影响因子：0.292

ISSN：1007-1423

年,卷(期)：2022.28(1)

参考文献量10