1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的快速发展和人们对商品流通效率要求的不断提高，条形码技术作为一种快速、准确、可靠的信息采集技术，已经在零售、物流、医疗等各个领域得到了广泛的应用。
其中，EAN-13条形码作为一种常见的商品条形码标准，被广泛应用于全球的商品流通领域。
传统的条形码识别主要依赖于专用的硬件设备，例如激光扫描枪。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在条形码识别领域展开了大量的研究工作，并取得了丰硕的成果。
现将国内外研究现状综述如下：
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题将重点研究基于图像处理技术的EAN-13条形码识别方法，并开发相应的识别系统。
主要研究内容如下：
1.图像预处理:研究如何对采集到的条形码图像进行预处理，以提高图像质量，为后续的条形码定位和解码提供良好的基础。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论研究与实验研究相结合的方法，按照以下步骤展开：
1.文献调研与需求分析:收集和阅读国内外关于条形码识别技术、图像处理技术等方面的文献资料，了解相关领域的研究现状、发展趋势和关键技术，明确课题的研究目标、内容和方法。
2.算法设计与仿真:基于图像处理的基本原理和EAN-13条形码的特点，设计条形码识别算法，包括图像预处理算法、条形码定位算法、条形码解码算法等，并利用MATLAB等仿真软件进行算法仿真，验证算法的可行性和有效性。
3.系统开发与实现:选择合适的软件开发平台，例如Python、OpenCV等，根据系统设计方案，开发EAN-13条形码识别系统，包括图像采集模块、图像处理模块、条形码解码模块以及用户界面等。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.改进的条形码定位算法:针对现有条形码定位算法在复杂背景下定位精度不高的问题，本课题将研究基于形态学和边缘特征相结合的条形码定位算法，通过形态学操作提取条形码候选区域，再利用边缘特征进行精确定位，提高算法在复杂背景下的定位精度和鲁棒性。
2.自适应的条形码解码算法:针对不同光照条件下条形码图像质量差异较大的问题，本课题将研究自适应的条形码解码算法，根据条形码图像的质量自适应地调整解码参数，提高算法对不同光照条件的适应能力，保证解码的准确率。
3.轻量化的系统设计:针对现有条形码识别系统计算量大、功耗高的问题，本课题将采用轻量化的系统设计方案，选择合适的软件开发平台和算法库，优化系统架构和代码，降低系统的计算量和功耗，提高系统的运行效率和便携性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 李娜,金立左,王献,等. 基于改进Hough变换的条形码识别[J]. 激光与红外, 2021, 51(11): 1432-1438.
[2] 刘思远,黄政宇,刘晓东,等. 基于深度学习的小目标条形码检测识别算法[J]. 计算机应用研究, 2022, 39(04): 1149-1154 1160.
[3] 郭嘉伟,王永强,王东,等. 基于图像处理的污损条形码识别方法研究[J]. 电子技术应用, 2020, 46(07): 104-108.
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