5个研究背景和意义示例,教你写计算机二维码识别论文

今天分享的是关于二维码识别的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到二维码识别等主题,本文能够帮助到你

基于二维码识别技术的化肥溯源信息管理平台的设计与实现

这是一篇关于溯源,信息跟踪,二维码识别的论文, 主要内容为目前在农资流通过程中,假化肥现象屡禁不止,整个农业市场迫切需要一种可以从源头溯源的解决方案。本项目由某集团作为实施试验点,旨在有效解决农业生产中遇到的假化肥、以及化肥信息管理落后的现象,对化肥从生产到物流的所有环节进行全过程的信息跟踪,本文以化肥溯源的信息管理为主,在改进二维码识别算法的基础上实现整个溯源平台。作者完成的主要工作与创新点如下：(1)前期进行市场调研,进行详细的需求分析后,开始系统模块的设计；(2)根据追溯系统的独特性,研发出了一种特定的二维码,在传统二维码识别算法的基础上进行改进,提出了一种二维码算法,该算法分别利用了加权平均值算法、中值滤波算法、sobel算法、图像二值化算法对图像的灰度化、滤波处理、边缘检测以及二值化进行处理,进而实现了在复杂的环境中,二维码都可被清晰的识别：(3)设计了系统的数据库。依据调研到的信息,准确的分离出各个模块所需要的数据,在数据库中,设计并且插入各项有效数据,把需要展示的信息通过数据库的链接,逐一清楚地展示出来；(4)编写代码,把溯源系统中生产环节、销售环节、物流环节中的相关功能加以实现；(5)提供多种接口,为以后和其他系统做对接提供了便利；(6)系统响应时间控制在2s左右。本项目为相关农资行业的管理提供了更加精确的方案,尤其是为化肥行业的发展提供了更加可靠的技术支撑。

基于深度学习的二维码检测增强识别

这是一篇关于深度学习,二维码检测,RetinexNet增强,DeblurGANv2增强,二维码识别的论文, 主要内容为二维码具有信息容纳量大、使用方便等优点,使用环境涵盖了从日常消费支付到工业生产物流等多个领域。扫描二维码时,存在复杂环境难以检测、低光照二维码或模糊二维码等难以识别、以及批量二维码无法同时识别的效率低问题。鉴于深度学习在目标检测和图像增强领域广泛应用,采用深度学习算法进行二维码的检测与增强,进而提高识别效果具有重要意义。为了提高二维码的检测识别效率,本文提出了基于改进YOLOv5的二维码检测识别方法,采用改进YOLOv5进行二维码检测,识别采用ZBar算法。在YOLOv5改进上,为了减少计算量的同时提升精度,将Neck部分的Conv和Bottleneck CSP替换为GSConv和Vo VGSCSP,FPN替换为Bi FPN。为提高提取特征能力,在Backbone和Neck嵌入Coordinate Attention。为提高检测速度,将损失函数CIo U替换为SIo U。为进一步提高精度,引入ACON激活函数。算例仿真对比了m AP值、检测速度和不同场景及类型二维码的检测效果。使用ZBar对检测到的二维码识别,并与手机扫码对比,表明了方法的有效性。针对低光照二维码难以识别的问题,本文提出了基于改进Retinex Net的低光照二维码图像增强识别方法。以Retinex Net为基础,将RGB图像转入HSV空间,然后将HSV空间的图像分解成H、S、V分量,使用直方图均衡化对V分量进行均匀亮度增强,以解决图像颜色失真和光晕问题。最后引入了L1损失函数与MS-SSIM损失函数,使得增强后图像尽可能的保留细节特征信息。算例验证对比了不同低光照增强方法的增强效果以及增强后二维码的识别效果,结果表明改进Retinex Net的增强识别效果较好。针对模糊二维码以及小二维码难以识别的问题,本文提出了基于改进Deblur GANv2的模糊二维码图像增强识别方法。以Deblur GANv2为基础,首先加入了Ghost Module模块,以减少网络参数及计算量,然后引入了交叉注意力机制,使得网络在对图像进行去模糊的同时,恢复其纹理特征细节。算例对比了网络的峰值信噪比和结构相似性,对比了模糊二维码和小二维码的增强效果,以及增强后二维码的识别效果,结果表明改进Deblur GANv2的增强识别效果较好。

基于树莓派的温度巡检机器人设计与实现

这是一篇关于巡检机器人,树莓派,二维码识别,红外测温,路径规划的论文, 主要内容为国家正进行电力体制的改革,变电站作为电网核心,保证其安全运行是非常重要的工作内容。变电站的日常巡检工作趋向于自动化和智能化,机器人技术的进步和革新使其成为变电站巡检这一领域的重要协助工具。巡检机器人的功能在于监测设备的运行情况,能够实现自主导航并将巡检的数据上传管理中心,解决人工巡检方式中存在的效率低、劳动强度大和记录不规范导致数据查询困难等问题。本文针对上述传统巡检过程中存在的问题,设计了一款基于树莓派的变电站温度巡检机器人,提出一种利用二维码标签实现设备自主定位的方法,并进行测温和数据存储,提高数据的准确性和完整性,课题具体研究内容包括以下方面:首先,通过总结巡检机器人的国内外发展现状,提出了本文中所设计的机器人总体设计方案,对各部分进行简要阐述,介绍了机器人的关键技术功能。其次,对机器人的硬件部分进行技术性分析,设计机械结构,对各部分进行硬件选型并介绍技术指标。系统的主控芯片采用基于ARM的微型电脑主板树莓派4B,在组件设计中,配置摄像头模块、温度传感器、电机驱动模块、舵机驱动模块、超声波传感器和红外传感器等分别和树莓派连接搭建实验平台。再次,对机器人的软件部分进行介绍,阐述软件系统结构和技术实现方法,运用Python完成机器人的底层控制和智能避障等功能的程序编写,运用HTML语言编写用户界面。系统结合OpenCV图像处理库及Pyzbar算法实现变电站设备的定位、测温和数据录入等功能。然后,对巡检机器人进行功能实验测试,分别为远程控制功能测试、智能避障测试、视频回传测试、定位测温及数据存储测试等,并对其进行分析,验证各部分运行的可行性和稳定性。最后,对机器人在变电站的实际工作环境进行地图建模,设计两种工作场景下的路径规划算法,作出相关改进,并进行仿真测试验证算法的可行性。本文中的机器人经过测试达到预期效果,能够减轻变电站工作人员的劳动强度,改进的路径规划算法使得巡检路径缩短,能够让工作更加高效和便捷。