Optimizarea recunoaşterii codurilor Data Matrix în mediul industrial

Abstract

Teza de doctorat este dedicat unei probleme de mare interes în amprentele digitale și anume achiziia codurilor Data Matrix în mediul industrial. Problema constă în localizarea corectă a amprentei și estimarea caracteristicilor ei pentru a putea fi scanată. Metodele tradiționale de recunoaștere și scanare implementate pentru amprentele codurilor Data Matrix standard sunt nepotrivite în cazul de față. Cercetările în această direcție au dus la dezvoltarea unei aplicaiți de recunoaștere a codurilor destinatate în special codurilor Data Matrix industriale. Analizând literatura de specialitate, s-a considerat că Algoritmul cu Translație la Medie (Mean Shift) ar putea satisface aceste cereri. Încă de la prima implementare a acestuia s-a observat diferența pozitivă a rezultatelor. Pentru a demonstra aceasta, performanțele estimatorului Algoritmului cu Translație la Medie au fost evaluate comparativ cu Metoda Transformării Hough. Pe baza rezultatelor s-a demonstrat eficacitatea Algoritmului cu Translație la Medie în estimarea caracteristicilor amprentei codului Data Matrix industrial. Pentru scanarea codului, inițial, s-a implementat metoda clasică vectorială pe baza orientării amprentei și distanței dintre module. Această metodă este rapidă și funcionează bine pentru suprafețele plane, unde modulele sunt distribuite uniform. Însă, această metodă întâmpină dificultăți în cazul materialelor curbe. De aceea, pe baza Matricei de transformare s-a implementat o nouă metodă de scanare care funcționează bine pentru toate tipurile de suprafețe. Pentru a evidenția avantajele acestei metode s-a realizat un studiu comparativ, analizând succesiv materiale reale cu suprafețe diferite: plane, cilindrice sau sferice.