Geri Dön

A computer vision based barcode reading system

Bilgisayar tabanlı bir barkod okuma sistemi

  1. Tez No: 179546
  2. Yazar: MEHMET İLHAMİ SAFRAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. RUŞEN ÖKTEM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Barkod, Barcode
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Atılım Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, değişik kameralarla elde edilmiş ürün imgelerinde barkod bilgisinin tanımlanması üzerinde durulmaktadır. Barkod bilgisinin tanımlanması için ilk olarak Barkod yerseniminin elde edilmesi gerekmektedir. Barkod yersenimi için, genellikle doğru bulmada kullanılan Hough dönüşümüne hızlı bir yaklaşıklık geliştirilmiştir. Geliştirilen bu yöntem kullanılarak barkod yersenimi ve barkod'a ait açısal yönelim bilgisi elde edilmiştir. Barkod bilgisinin okunmasında ise, barkod'a ait yersenim ve açısal yönelim bilgileri kullanılarak elde edilen tarayıcı doğru kullanılmaktadır. Ancak, Çubuk kod bilgisinin doğru okunabilmesi için imge çözünürlüğünün yeterince iyi olması gerekmektedir. Bu çalışmada, görüntü kalitesi B-spline yumuşatma ve süper çözünürlük teknikleri ile iyileştirilmektedir. Daha sonra uyuşma filtresi uygulanarak barkod bilgisi çözümlenmiştir. Barkod okuma sistemi test edilmekte ve test sonuçları tartışılmaktadır.

Özet (Çeviri)

This study focuses on barcode recognition from images of barcode stamped products, acquired by different cameras. First step in recognition of barcode data is achieving barcode localization. For this purpose, a Fast Hough Transform Approximation has been developed. With this method, barcode localization and the angular orientation of the barcode is obtained. In order to decipher barcode data, the scan line obtained by barcode localization and angular orientation information are used. However, the image resolution has to be good enough so that the bar code data could be read properly. In this work, image quality is improved with methods of B-Spline Smoothing and super-resolution techniques. Later, barcode data is deciphered via match filtering. The proposed barcode reading system is tested and results are discussed.

Benzer Tezler

  1. Yürüyen robotlar için bir çift kamera ile elde edilen görüntülerden cisimlerin konum bilgilerinin elde edilmesi

    The position determination of the objects from images taken by a pair of camera for walking robots

    CAFER SİNAN KATI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİKMET KOCABAŞ

  2. Deep learning based fruit and vegetable recognition for android pos devices

    Android pos cihazları için derin öğrenme tabanlı meyve ve sebze tanıma

    EGE EKİCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ

  3. Inventory counting by a deep learning based object detection model in stock yard of an urban furniture manufacturer

    Kent mobilyaları üretim firmasına ait stok sahasında derin öğrenme tabanlı bir nesne algılama modeli ile stok sayımı

    SERDAR KAPLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH HULUSİ KÖKÇAM

  4. A computer vision based method for semi-automated rebar detection and measurement of reinforced concrete columns

    Betonarme kolonlar için sayısal görüntü işleme temelli yarı otomatik donatı ölçme ve belirleme yöntemi

    MUHAMMAD USMAN HASSAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. Dr. ÖZGÜR KURÇ

  5. A new computer vision application based on deep learning technique for brain MRI recognition

    Beyin MRI tanıma için derin öğrenme tekniğine dayalı yeni bir bilgisayar görüşü uygulaması

    SAJAD SALAM MOHAMMED MOHAMMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHİ ABDU IBRAHİM