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基于机器视觉的料盘条码识别

时间:2017-03-02来源:石鑫华视觉shixinhua.com 作者:石鑫华 点击:
基于机器视觉的料盘条码识别
    条码识别,在机器视觉行业应用是比较广泛的,从电子产品跟踪,到物流跟踪等,都会涉及到条码识别。本实际应用中,是读取料盘上的条码,一个可以用于跟踪物料,另一个可以用于判断使用的物料是否正确。
料盘上的条码
料盘上的条码
料盘上的条码
料盘上的条码
机器视觉光源
一般来讲料盘还是比较大的,可能会有几百毫米,因此这种产品的照明,一般都是使用大环形光源,或者是使用两根~四根比较长的条形光源,这样可以获得比较均匀的图像。可以考虑使用BL-38040-W这样的条形光源。
 
光源控制器
可以考虑使用常规的模拟控制器APS-2424-2CH或者是迷你控制器MAPS-2424-2CH。如果是在高速拍照需要很短的曝光时间,则考虑使用频闪控制器,如SPS-2430-4CH。而如果需要程序控制不同的光源亮度以适用不同的产品,则可以考虑数字控制器,如DPS-24125-4CH。因为使用比较长大的条形光源,因此功率比较大,建议使用不建议使用24W的小控制器。
 
工业相机
因为料盘比较大,而且上面的条码可能出现在整个料盘的任一位置,所以需要照整个料盘,视野比较大。所以这里建议使用至少500万像素以上的相机。这样可以获得足够大的分辨率,对于读码比较有利。
 
工业镜头
建议使用高分辨率低畸变的镜头,这样条码在镜头边缘位置时,不会因为分辨率降低而无法读取条码的情况。
 
图像处理算法
这类应用除了条码识别函数外,没有什么可以选择的方法。这里只是看使用哪个库函数来处理这种应用。NI VISION的条码识别并不是非常稳定,建议考虑使用Halcon、VisionPro等图像处理库来识别,稳定性会好很多。
坑爹的NI VISION条码识别
坑爹的NI VISION条码识别
 
机器视觉项目实现难度
★★★~★★★★★
主要是看用什么库,使用Halcon可能会比较容易完成任务,而如果使用NI VISION,可能需要调试很久,而且稳定性也不一定能够保证。
 
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