版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、本課題以西安科技大學(xué)自動(dòng)物流系統(tǒng)為平臺(tái),設(shè)計(jì)并制作了基于數(shù)字圖像條碼識(shí)別技術(shù)的貨物分揀系統(tǒng)。針對(duì)傳統(tǒng)條碼識(shí)別器受讀取距離和條碼形變等因素影響較大的缺點(diǎn),提出一種基于決策樹(shù)和AdaBoost算法融合的圖像條碼識(shí)別方法。通過(guò)Matlab對(duì)算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證,進(jìn)而在ARMCortexM3上實(shí)現(xiàn)了對(duì)條碼圖像的采集、處理和識(shí)別。實(shí)驗(yàn)證明,該算法在容錯(cuò)性、響應(yīng)速度和對(duì)條碼識(shí)別的通用性都有很大提升。針對(duì)現(xiàn)有的物流系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中不能自動(dòng)分揀貨物,設(shè)計(jì)了
2、一種基于數(shù)字圖像條碼識(shí)別技術(shù)的貨物分揀系統(tǒng),該系統(tǒng)能根據(jù)來(lái)貨的條碼為貨物分配庫(kù)位,并記錄入庫(kù)貨物的數(shù)量,借助短信可以全天候向倉(cāng)庫(kù)管理人員反饋倉(cāng)庫(kù)貨物存儲(chǔ)信息。分揀系統(tǒng)的加入,極大方便了倉(cāng)庫(kù)管理和運(yùn)營(yíng)。
本論文介紹和分析了本校的自動(dòng)物流系統(tǒng)的各個(gè)結(jié)構(gòu)模塊,介紹了物流系統(tǒng)的運(yùn)行原理,進(jìn)而闡述了加入自動(dòng)分揀系統(tǒng)的必要性。接著分析了自動(dòng)分檢系統(tǒng)的可行性,提出了實(shí)現(xiàn)該分檢系統(tǒng)的軟件和硬件可行方案。
本課題以Code39碼為例,
3、分析了該條碼的編碼結(jié)構(gòu),根據(jù)其特點(diǎn)建立了特征向量空間。提出了基于改進(jìn)AdaBoost算法的條碼識(shí)別方法,并將其應(yīng)用于貨物智能分揀系統(tǒng)中。通過(guò)Matlab對(duì)改進(jìn)后的AdaBoost算法對(duì)條碼的識(shí)別效果進(jìn)行了驗(yàn)證。
在驗(yàn)證基于改進(jìn)AdaBoost算法的貨物分揀方法的可行性后,將其移植入以ARMCortexM3為核心的硬件平臺(tái)中,并運(yùn)用uC/OSII實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)調(diào)度各個(gè)功能模塊的動(dòng)作,通過(guò)調(diào)試和實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)了算法的效果。為了能夠讓自動(dòng)分
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于改進(jìn)Adaboost算法的車(chē)牌定位研究.pdf
- 基于AdaBoost的人臉檢測(cè)改進(jìn)算法.pdf
- 基于改進(jìn)Adaboost算法的汽車(chē)疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf
- 基于改進(jìn)adaboost算法的汽車(chē)疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)
- 基于AdaBoost算法的智能考勤系統(tǒng)研究和實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于改進(jìn)Adaboost算法的視頻監(jiān)控的人臉檢測(cè).pdf
- 基于改進(jìn)PSO的BP_Adaboost算法的優(yōu)化與改進(jìn).pdf
- 基于改進(jìn)Adaboost算法的視頻車(chē)輛輪廓檢測(cè)算法研究.pdf
- 基于AdaBoost改進(jìn)的人臉檢測(cè)算法研究.pdf
- 基于改進(jìn)的Adaboost人臉檢測(cè)與識(shí)別算法研究.pdf
- 基于膚色和改進(jìn)的AdaBoost人臉檢測(cè)算法研究.pdf
- 基于改進(jìn)膚色模型的AdaBoost人臉檢測(cè)算法研究.pdf
- 基于群體智能與AdaBoost算法的人臉檢測(cè)研究.pdf
- Adaboost算法在嵌入式系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)與改進(jìn).pdf
- 基于Adaboost算法的實(shí)時(shí)行人檢測(cè)系統(tǒng).pdf
- 基于ZigBee智能倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于顏色特征和改進(jìn)Adaboost算法的麥穗識(shí)別的研究.pdf
- 畢業(yè)設(shè)計(jì)---立體倉(cāng)庫(kù)自動(dòng)分揀系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
- 基于圖像處理的智能墻地磚分揀系統(tǒng).pdf
- 基于Adaboost和LDP改進(jìn)算法的人臉檢測(cè)與識(shí)別研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論