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1. 研究目的与意义（文献综述）
条码技术是一种自动化识别技术，经过几十年的发展，其应用范围越来越广，涉及到各行各业。以商品条形码为例，可以在各式各样的商品中看到其身影。商品条形码作为商品的标识，记录着该商品的重要信息，在商品流通信息化发展过程中是不可或缺的存在。为保证商品条码在流通中快速识别和信息传递，研究条码识别技术及其实现尤为重要。
通过对众多商品的观察，发现条码的粘贴方式很多是基于平面包装的，使用当前的普通检测设备能够很完整的获取条形码并且能够准确识别，但是如果是基于曲面包装，那当前的检测设备可能会因为无法获取完整的条码而导致识别失败，或是获取到条码却由于视觉误差导致读取的不是真实的条码，此外，还有可能因为曲面发生畸变使得条码的获取更难，误差更大。可见，对于曲面包装上的商品条形码，当前还没有较成熟的设备和技术能够满足识别需求。
本课题的研究基于双目视觉识别，正是为了解决上述曲面包装的条码识别问题，使得曲面包装条码识别跟平面包装条码识别一样简易又高效。对于曲面包装的条形码难以识别问题更多是在于视觉差导致无法获取条码或是获取到非实际条码，基于双目视觉的条形码识别双目分别获取条形码的左右两部分，然后对获取到条形码进行配准，进而得到完整的条形码，最后对此条形码的识别就如同对平面条形码的识别一样。
2. 研究的基本内容与方案
（1）双目相机标定：这是系统的初始化，在系统搭建时完成。首先设计标定图形，用双目采集装置分别获取左目和右目标定图像。由于本课题主要是研究条码的识别而不是条码的采集，所以可以先通过使用单目相机分别获取左目标和右目标，然后先进行一定的剪切，使其更加相似于采用双目相机获取到的图像。后期条件允许的话可以使用真实的双目相机获取图像，使其更符合实际情况。
（2）双目商品条码图像处理：完成双目相机标定后，用双目采集装置获取待测曲面商品条码的左目和右目条码图像，将其传输至计算机进行图像处理。首先需要将图像进行拼接以便获取到完整的条形码，基于sift特征点匹配方法和图像像素级融合的思想实现图像的拼接。然后是提取条形码，对图像进行灰度化处理、图像形态学处理、canny算法边缘检测等以获取目标条码区域。最后是增强条形码，对条码进行缺陷检测、去噪处理、条纹增强等。
（3）商品条码检测参数分析计算：获取平面商品条码图像后，将其分割为条码符号区域和数字字符区域。按照国家标准对条码的参数进行检测，依据参数的重要性进行排序，完成条码的综合判定。
3. 研究计划与安排
（1）2020.1.13-2020.2.28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；
（2）2020.3.1-2020.3.15：学习参考文献中的主要算法和方法
（3）2020.3.16-2020.3.31：结合课题研究，借助别人的思想，确定、完善符合自己的算法和方法
4. 参考文献（12篇以上）
[1]范红丽.基于机器视觉的布面绒毛率测试系统研发[d].河北科技大学,2016.
[2]严小红.计算机视觉在条形码缺陷检测中的应用[j].华侨大学学报(自然科学版),2017,38(01):109-112.
[3]haleh azartash, nima banai, truong q. nguyen. an integrated stereo visual odometry for robotic navigation[j]. robotics and autonomous systems, 2014, 62(4).
