본 논문에서는 웨이블릿 변환된 영상으로부터 바코드 영역을 추출하기 위한 한 방법이 제안된다. 일반적으로 택배 등의 물류처리에서 사용되는 바코드는 직선 형태의 바로 구성되어지며, 물체의 윗면에 붙여진 바코드 라벨의 방향에 따라 바코드의 방향은 수직, 수평, 대각선의 방향으로 나타난다. 제안된 방법에서는 이러한 바코드의 수직, 수평, 대각선 방향의 주파수특성을 독립적으로 잘 반영하는 웨이블릿 변환의 특성을 활용하여 각각의 주파수 대역별로 바코드 영역을 검색하여 바코드 영역의 후보를 검출한다. 바코드의 후보 영역이 검출되면, 바코드의 후보 영역은 바코드의 길이 방향의 스캔 및 검증 과정을 통해 바코드 영역인지 최종 판별된다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안된 방법이 효과적임이 증명되었다.
영상에서 바코드 영역을 검출하는 다양한 방식들이 연구되어 왔다. 기존 방식들은 주파수 성분 특징을 이용하거나, Hough transform (HT)을 이용하여 바코드 영역을 검출한다. 하지만 이 방식들은 바코드의 기울기와 노이즈에 영향을 받는다. 또한 여러 개의 바코드가 있는 경우 정확히 검출하지 못한다. 본 논문에서는 바코드의 기울기와 노이즈에 강인하고, 복수 개의 바코드를 검출할 수 있는 방식을 제안한다. 우리는 전처리 단계로 Probabilistic Hough transform (PHT)를 이용하여 바코드 기울기, 노이즈, 그리고 개수에 상관없이 바코드가 존재할 가능성이 높은 영역을 추출한 후, 주파수 성분 분석을 통해 바코드를 찾아낸다. 구현된 시스템의 성능분석을 통해 다양한 환경에서 바코드 추출이 가능함을 확인했다.
현행 바코드 표시는 의무화되어 있으나 그에 따른 바코드 사후관리가 미흡하고 활용률이 저조하여 의약품 관련 정보화시스템이 기관마다 개별적으로 추진되고 있다. 복건복지부는 의약품 표준코드 수립 및 정보공유의 필요성이 대두됨에 따라 의약품표준코드를 도입, 의약품정보지식화 기반을 마련하고 의약품의 바코드 표시대상 확대, 전문.지정의약품의 "GS1-128(구EAN/UCC-128) 코드"사용 의무화 및 바코드 관리기관 변경 등을 통해 바코드 활용을 활성화하고 그 밖에 현행 제도의 운영상 나타난 일부 미비점을 개선.보완하기 위해 의약품바코드 표시 및 관리요령을 일부개정,고시했다. 본 고에서는 주요 내용을 살펴보도록 한다.
우편물의 정보처리를 위하여 임의의 위치에 인쇄된 높이 변조 및 폭 변조 바코드를 인식할 수 있는 효율적인 화상 처리 알고리즘을 제안하였다. 바코드를 인식하기 위하여 주소와 바코드 등이 포함된 화상으로부터 바코드 영역을 분리시켜 추출하여야 한다, 본 연구에서는 Sobel 연산자로 계산한 바코드의 기울기 정보를 이용하여 임의의 각도로 회전된 바코드의 영역을 추출하였고, 추출된 바코드 영역을 이치화하여 폭과 높이 변조형 바코드를 해독 하였다. 제안한 화상처리 알고리즘은 다양한 조건하에서 4 state 및 폭 변조 바코드에 적용하였으며, 1통의 우편물을 처리하는데 0.86초가 소요되었고 98%이상의 인식률을 얻었다. 제안한 알고리즘은 폭과 높이 변조형 바코드의 인식에 함께 적용 가능하므로 향후 우정업무의 정보치리에 활용될 것으로 기대된다.
2차원 바코드는 1차원 바코드의 데이터 용량의 한계를 극복하여 최근 많이 사용되고 있다. 복잡한 환경에서 바코드의 인식을 위해서는 바코드 영역 검출이 중요한 단계이다. 본 논문에서는 딥러닝 기법을 이용하여 QR코드 검출 시스템을 구현한다. 실험은 실생활에서 카메라로 촬영한 바코드 영상을 이용한다.
종래에 사용되어 왔던 1 차원 바코드가 정보를 포함하고 있는 데이터베이스에 접근하는 데이터 키 역할을 주로 해온 것에 비해, 2 차원 바코드는 다량의 데이터를 포함할 수 있고 고밀도의 데이터 표현이 가능하여, 호스트 컴퓨터의 데이터 베이스에 온라인 연결할 필요 없이 확인하고자 하는 사람이나 대상물에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 가장 널리 사용되는 2 차원 바코드 체계인 PDF417 을 중심으로, 디지털 카메라를 통하며 입력한 영상을 이진화하여 시작 심볼 또는 정지 심볼을 검색함으로써 2 차원 바코드 영역을 추출한 다음, 추출된 영역으로부터 바코드의 행과 열의 수, 오류수정 정도 등의 헤더정보를 검출하고 이를 바탕으로 코드정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다.
현재 우편 처리용 바코드는 광학문자판독기에 의해 판독된 우편번호를 3 of 5 형광 바코드로 인쇄하고, 판독하여 우편물을 자동구분 처리하는 LSM(Letter Sorting Machine)을 사용하고 있다. 광학문자판독에 의한 인쇄체 문자 인식율은 94~96%정도로 처리되므로 오류 우편물의 최소화를 위하여 LSM에 형광 바코드와 동일한 체계로 구성된 흑색 바코드를 적용하고, 광학문자판독을 하지 않고도 우편물을 자동처리할 수 있는 체계를 구축하고 있다. 우편고객이 흑색 바코드를 우편물에 사전에 인쇄하여 접수하도록 하여 공학문자판독에 의한 처리 과정 축소함으로써, 보다 효과적인 우편 배달 서비스를 제공하기 위한 노력을 시도하고 있다. 본 논문에서는 우편 고객이 인쇄한 3 of 5 고객 바코드를 사전에 검사하여 우편물 자동처리를 보다 효과적으로 수행될 수 있도록 하기 위한 방법을 제고하는 고객 바코드 검증 시스템의 설계 및 구현에 대한 것이다.
본 논문에서는 비전 기반의 1-D 바코드 검출을 위한 스캔 라인 및 범위 결정을 위한 새로운 방법을 제시한다. 블록 HOG(histogram of gradient)를 바탕으로 DBSCAN 군집화 방법을 적용하여 유효한 바코드 대표점 및 방향을 검출하고 이를 바탕으로 스캔 라인 및 바코드 크로스라인을 결정하는 방법에 관한 연구이다. 본 논문에서는 얻어진 스캔라인을 바탕으로 바코드의 크로스라인 범위를 결정하기 위해 최소 및 최대탐색 기법이 적용되었다. 이것은 바코드의 크기에 무관하게 적용될 수 있다. 제안된 기법은 바코드의 일부 영역만 검출해도 바코드 인식이 가능하며, 또한 바코드 영역 검출 후 코드를 읽기 위해 회전을 필요로 하지 않는다. 또한, 다양한 크기의 바코드 검출이 가능하다. 본 논문의 제안된 기법에 대한 성능을 평가를 위해 다양한 실험결과를 제시하였다.
본 논문에서는 산업용으로 주로 사용되고 있는 바코드(code 93)를 비전시스템을 이용하여 자동으로 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 입력된 바코드 영상에 대해 회전에 관계없이 각도를 자동 추출하여, 모듈 (module)을 구성하는 화소들을 추출한다. 각 모듈에 대해 적웅적인 방법으로 바(bar)와 스페이스(space)를 구성하는 엘리먼트(element) 값을 구하고, 심벌 문자들의 엘리먼트 값을 9개의 그룹으로 나누어 바코드 값을 인식한다. 여러 종류의 바코드 영상을 대상으로 모의실험을 수행하여, 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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