다중 바코드 영역을 가지는 영상에서 지역적 픽셀 방향성을 이용한 바코드 관심 영역 추출 방법

• Published in: 한국정보통신학회논문지 Vol. 19; no. 9; pp. 2121 - 2128
• Main Authors: 조호상(Hosang Cho), 강봉순(Bongsoon Kang)
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국정보통신학회 2015
• Subjects: 전자/정보통신공학; 관심영역; Automatic Identification; 자동식별; 바코드 패턴 정보; Image Processing; Barcode Pattern Information; Region of Interest; 영상처리
• ISSN: 2234-4772; 2288-4165
• DOI: 10.6109/jkiice.2015.19.9.2121

In this paper presents a method of extracting reliable and regions of interest (ROI) in barcode for the purpose of factory automation. backgrounds are separated based on directional components and the characteristics of detected patterns. post-processing is performed on candidate images with analysis of problems caused by blur, rotation and areas of high similarity. In addition, the resizing factor is used to achieve faster calculations through image resizing. The input images contained multiple product or barcode for application to diverse automation environments; a high extraction success rate is accomplished despite the maximum shooting distance of 80 cm. Simulations involving images with various shooting distances gave an ROI detection rate of 100% and a post-processing success rate of 99.3%. 본 논문에서는 공장 자동화를 위한 신뢰성 높은 바코드 관심영역 추출 방법을 제안한다. 방향성분 추출 및 검출할 바코드의 특성을 이용하여 배경을 분리한다. 관심영역 후보 영상의 blur, 회전, 유사영역등으로 인한 문제점을 분석하여 후보정하는 작업을 수행한다. 또한 빠른 연산 속도를 위해 resizing factor를 사용하여 영상 resizing 연산을 통한 빠른 연산이 가능하도록 하였다. 다양한 자동화 환경에 적용 가능한 연배열과 같이 다수의 제품이나 바코드가 입력 영상에 촬영되고 촬영 거리가 최대 80cm 임에도 높은 추출 성공률이 가능도록 하였다. 다양한 거리에서 촬영된 영상을 시뮬레이션 한 결과 관심영역 검출률은 100%, 후보정 성공률은 99.3%인 것을 확인하였다.