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条码识别的机器视觉应用

时间:2016-06-28来源:石鑫华 作者:shixinhua.com 点击:
条码识别的机器视觉应用
条码识别在机器视觉行业中应用非常广泛。特别是一些批量的条码识别中,机器视觉识别有其优势。传统的条码扫描枪,一次只能扫描一个条码,而如果使用机器视觉与图像处理的方法,则一次可以识别多个条码。
单个条码
单个条码
NI视觉助手单个条码识别效果
NI视觉助手单个条码识别效果
多个条码
多个条码
NI视觉助手识别多个条码效果
NI视觉助手识别多个条码效果
机器视觉光源
本项目中的条码是在料盘上贴着的,因此考虑照明时,必须要考虑整个料盘都能均匀的照明,因为我们并不能保证条码贴在条码的某个固定位置,而只能保证条码贴在料盘上。所以需要考虑比较大的光源,如200mm以上的环形光源,或者是300mm左右的条形光源。对于本方案,可能条形光源会比较好一些。使用4根条形光源,从四个方向进行照明,效果上会比较好。
 
工业相机
尽量使用高分辨率的相机,如500万以上的相机。如果不需要运动中拍摄,则可以使用低成本的卷帘CMOS相机,而如果需要运动中检测,则需要使用CCD或才是全局的CMOS才可以。
 
工业镜头
可以使用常规的CCTV镜头,当然了如果成本允许可以使用高分辨率、低畸变的镜头,这样对于成像质量的提升也有帮助。
 
图像处理算法
主要使用条码识别函数Barcode Reader函数。对于NI VISION来讲,早期版本的一维码读取函数,不支持全图自动识别,只能在ROI兴趣区域中读取,在后面的版本中,才可以全图自动识别条码。而且以前的版本,一个ROI只能读取一个条码,后面的全图识别函数时,可以读取多个条码。因此需要做多个条码识别或任一位置的条码识别时,建议下载最新的NI视觉软件,如NI VISION2015及以后的版本。
 
机器视觉项目实现难度
★★
相对来讲比较容易,不过NI VISION的视觉算法不算太强,要求图像质量要比较好一点,分辨率比较足够。如果太低的分辨率,则很有可能识别不到或者是识别错误。
 
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