1、“.....我们的社会正在经历着前所未有的巨变。在信息海量的流动和处理过程中，人们开始关注如何确保数据信息与物理现实的对应，如何改变手工数据输入，使输入质量与速度相匹配，输入数据又以何种载体来记录和标识。条码自动识别技术就是在这样的环境下应运而生的。条码技术是种广泛应用于计算机和实践生产中的自动识别技术。条码技术涉及的领域如商业邮政物流运输图书管理工业生产控制等。条码识别技术因输入速度快精度高成本低廉安全可靠性高的优点在自动识别技术中有很重要的地位。人们在日常生活中经常会看到商品图书等物品后面的维条码，它起源于世纪年代初，在短短三十多年的时间里发展十分快速......”。

2、“.....条码技术的应用极大地提高了采集数据和处理信息的速度，提高了人们的工作效率。常见的信息输入方式如键盘输入，经常会出现输入的速度太慢易出错等缺点，所以，长期以来人们在寻找着种高效精确的便捷的自动输入方法手段，条码自动识别技术满足了人们在这方面的需求。近几年来，随着应用于处理器的和平板电脑的系统的迅速发展与广泛应用，基于系统的维条码的快速识别不仅可以给人们的日常生活带来更多的便捷，也具有很广阔的发展前景。国内外研究历史及发展趋势条码技术研究开发始于世纪年代，条码技术的雏形最早诞生于美国实验室。位名叫发明家想对邮政单据实现自动分检，他的想法是在信封上做条码标记，条码中的信息是收信人的地址，就像今天的邮政编码。此后不久，的合作者在的基础上作了些改进，新的条码符号可在同样大小的空间对个不同的地区进行编码，而码只能对个不同的地区进行编码。世纪年代后期......”。

3、“.....乔伍德兰德开始的。我们记录了个强大的平台台式电脑和个不太强大的智能手机。本地化条码识别台式电脑总时间毫秒毫秒毫秒智能手机毫秒毫秒毫秒表。总结二〇二年四月四日星期三本文已提出自动实时条码定位算法。它包括个两阶段的处理，即，先找到个低分辨率的图像通过个基于区域的分析的条形码，然后读取它们在其原始分辨率。大量的实验已在各种条件下进行复杂的场景，并已取得了很好的效果。未来的工作包括阅读条码图像严重失真......”。

4、“.....学习数字图像处理的基本知识，以及掌握使用数字图像处理技术实现维条码识别的种基本方法。了解工作原理，掌握基于技术嵌入式平台的系统开发过程。通过学习开发平台与语言，研究并实现在使用系统环境的嵌入式设备中，利用数字摄像头采集维条码图像信息，使用技术成熟度高运行速度快的判断准确率高的数字图像处理技术对获取的条码图像信息进行处理，实现条码信息的快速识别。进度安排第周选题，课题研究，查阅文献资料第周课题分析和相关软件学习第周系统设计和数据库设计第周应用程序设计和调试第周书写毕业论文，准备答辩......”。

5、“.....课题研究，查阅文献资料课题分析和相关软件学习系统设计和数据库设计应用程序设计和调试书写毕业论文，准备答辩。第二〇二年四月四日星期三目录绪论研究的背景及意义国内外研究历史及发展趋势本研究的内容及研究方案维条码的编码规则及识别方法维条码维条码简介维条码的结构维条码的编码方法常见条码的编码规则及识别方法码的编码规则及校验方法码的编码规则及校验方法三九条码的编码规则及校验方法码的编码规则及校验方法相关技术系统简介特点周第周第周第周第周指导教师意见根据学生出勤及毕业设计论文完成情况......”。

6、“.....条码技术在短短三十多年的时间里发展十分快速，已广泛用于商业流通图书情报仓储邮政生产自动化管理等诸多领域。条码技术的应用极大地提高了采集数据和处理信息的速度，提高了人们的工作效率。本论文研究个基于系统的维条码的快速识别系统。首先介绍维条码的应用现状，分析其优缺点条码识别技术的发展及其发展前景。论述常见的几种维条码的符号构成及编码规则。简单介绍了系统，论述工作原理，论述了系统的优点。介绍了开发平台与语言的特点及技术优势。研究并实现在使用系统环境的嵌入式设备中，利用数字摄像头采集维条码图像信息，使用技术成熟度高运行速度快的判断准确率高的处理技术对获取的条码图像信息进行处理，实现条码信息的快速识别。介绍了基于系统的维条码的快速识别系统的各个组成模块与实现过程......”。

7、“.....我们将在论文中展示完整的系统。关键词条形码，图像处理，定位简介条码已广泛用于提高数据输入计算机的速度和准确性。但流行的条码阅读器是用激光扫描仪或特殊的相机，它在我们日常生活中是相当少见的设备。如果条码阅读可以执行与普通相机如网络摄像头或手机摄像头，条码会到我们的日常生活带来更多的便利甚至是全新的体验。关键的问题是在个复杂的场景搜索条形码阅读子系统，并得到他们。作为图像分析任务，条形码检测，在定意义上，因为条码是平行的，它们的宽度和它们间隔的差距是个单位的多个条的宽度比。阅读是不敏感的几何效应，如标签的大小，方向和距离，识别条形码时，只占用个小区域杂乱的图像时，边缘功能的准确性和效率化不能很好地集中。事实上，边缘相互作用的问题直是主要的因素，限制条码读取器。然而，简单的扩大图像的的大小和分辨率是不利的，因为它需要将图像更好地聚焦在更广泛的范围内，更多的计算时间，更多的存储器......”。

8、“.....从这个角度来看，两个阶段的处理，即找到条形码使用基于区域的分析条码图像，然后聚焦和读取它们使用个高分辨率的，是比较可取的。些研究人员直接利用梯度信息作为条码提取工具。安藤和提出了分类和投影边，脊，角和顶点后的特征提取方法。但是这种方法并不十分可靠，特别适用于多边缘出现噪音的条码位置。另些人认为在他们的检测标准，和卡鲁已经实施了纹理分割算法在神经网络架构。对两个学习算法，质心和梯度下降算法的性能进行了评估。由于这种方法被认为是唯的质感，条码的位置可能会模糊，如果出现类似的纹理，如文字和酒吧在图像。二〇二年四月四日星期三在许多应用中，纹理和形状有密切的关系。单纹理特征区分图像模式是不够的。空间关系的描述不能单独全面精确地描述图像内容。但是，它可以增强图像内容描述和精确率。许多检索方法使用联合信息。因此，我们联合估计纹理和塑造，以提高条码的定位。条形码位置从上面的分析，两阶段的处理......”。

9、“.....然后聚焦，使用原始图像，并读取它们，在我们的方法中应用。在分辨率低，第个步骤是的估计条码的主要方向从边缘方向，边缘直方图类似的。第二个步骤是沿轴线和代码轴分别计算精确定位和代码投影面积皮卡。分辨率高，图像预处理，如条形码构成正规化，有效的发现和亮点去除再进行解码。条形码的最鲜明的特点是它的纹理信息。通过对比度，粗糙和方向性的三个主要统计纹理描述。条形码的主要方向是实现四大步骤码宽度然后可以通过以下方式获得。图像后处理如果识别的条形码区域内，被认为是个有效的定位结果。从原始图像中切出的条形码区域。先进行进步的图像处理，后处理包括图像旋转，图像有效部位发现。镜像图像也可以处理。条码旋转角度已经计算在节。条形码区域是双线性插值旋转。整个条形码图像保存和空白区域补救镜面投影......”。