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基于Android系统的农产品个体溯源之QR条码识别方法研究

作　者: 陈苗荣
导　师: 饶秀勤
学　校: 浙江大学
专　业: 农业电气化与自动化
关键词: 农产品质量安全可追溯系统条形码 Android系统 QR码图像处理
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 235次
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内容摘要

农产品质量安全问题正受到越来越多的重视,以条码技术为基础的自动识别技术和图像处理技术的应用和普及,为农产品质量安全追溯提供了技术基础。但由于农产品外形多变和溯源场景的光照不确定,导致条码图像存在光照不均和几何畸变失真,导致解码的成功率低、速度低。本文以QR码作为研究对象,利用计算机图像处理技术、Android手机系统对张贴于农产品表面的二维条码进行了识别研究。主要研究的内容和成果如下：1.实现了对光照不均的QR码图像的分割。针对条码图像存在的光照不均,编制了基于快速自适应二值化算法的程序,实现了光照不均的QR码图像的二值化,能适应光照不确定引起的照度不均匀。2.提出了基于最小二乘法的边界拟合的QR码定位。针对QR码图像由于透视变换引起的梯形畸变失真,提出了基于最小二乘法的边界拟合,与常用的Hough变换相比,具有精确度高、定位速度快等优点。3.编制了基于Android平台的QR码解码软件。利用eclipse开发工具与java语言编制了用于识别农产品溯源二维条码的QR码解码软件,包括相机控制和解码等两个模块,实现了原始图像获取、图像预处理、条码定位、解码、条码内容判读与分类等功能。

全文目录

本论文受以下项目资助  6-7
致谢  7-8
摘要  8-9
ABSTRACT  9-10
目录  10-12
插图清单  12-13
插图清单（续)  13-14
附表清单  14-15
第一章绪论  15-28
  1.1 研究背景、目的与意义  15-19
    1.1.1 研究背景  15-19
    1.1.2 研究目的与意义  19
  1.2 条码简介及国内外研究现状  19-25
    1.2.1 条码分类  19-20
    1.2.2 本论文研究对象  20-21
    1.2.3 国内外研究现状  21-25
  1.3 主要研究内容及方法  25-26
    1.3.1 主要研究内容  25
    1.3.2 技术路线图  25-26
  1.4 本论文的组织架构  26
  1.5 本章小结  26-28
第二章基于图像处理的QR码定位与校正  28-50
  2.1 图像预处理  28-35
    2.1.1 图像灰度化  28-29
    2.1.2 图像滤波  29-31
    2.1.3 图像二值化  31-35
  2.2 条码定位  35-41
    2.2.1 边缘检测  35-37
    2.2.2 基于Hough变换的条码定位  37-39
    2.2.3 基于最小二乘法的条码定位  39-41
  2.3 图像校正  41-44
    2.3.1 基于双线性插值的图像校正  42-43
    2.3.2 基于透视变换的图像校正  43-44
  2.4 曲面失真的图像校正  44-49
    2.4.1 基于形函数的曲面失真QR码校正  46-49
  2.5 本章小结  49-50
第三章 QR码解码  50-56
  3.1 QR码的符号结构  50-52
  3.2 QR码解码基本流程  52-53
  3.3 QR码基于PC的解码实现  53-55
    3.3.1 vc2005简介  53
    3.3.2 算法原型验证  53-54
    3.3.3 软件实现  54-55
  3.4 本章小结  55-56
第四章基于Android操作系统的条码识别软件开发  56-71
  4.1 Android开发平台  56-59
    4.1.1 概述  56-57
    4.1.2 Android的系统架构  57-58
    4.1.3 Android应用程序开发主要框架  58-59
  4.2 基于图像处理的QR码识别软件设计  59-63
    4.2.1 软件用户界面设计  59-60
    4.2.2 软件算法流程设计  60-63
  4.3 实验与结论  63-70
    4.3.1 软件功能测试  63-65
    4.3.2 可识别曲率测试  65-66
    4.3.3 条码旋转测试  66-67
    4.3.4 可识别距离测试  67-69
    4.3.5 实验结论  69-70
  4.4 本章小结  70-71
第五章总结与展望  71-73
  5.1 论文总结  71
  5.2 展望  71-73
参考文献  73-78
作者简介  78

基于Android系统的农产品个体溯源之QR条码识别方法研究

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