• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.687-688
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• 2016

복잡한 환경에서 바코드의 인식을 위해서는 바코드 영역 검출이 중요한 단계이다. 본 논문에서는 2차원 바코드 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 분산-빈도수와 코너 특징을 이용하여 바코드 후보 영역을 선정한다. 빈도수 계산 시 탐색윈도우의 연결성분을 판단하여 윈도우 크기를 확장하는 방법을 추가하여 이전 연구의 한계점을 개선한다. 이전에 실험한 영상에서 모두 바코드 영역을 검출하였고 이전 연구에서 검출하지 못한 셀의 크기가 큰 바코드 영역을 검출한 것을 확인하였다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.7
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• pp.868-877
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• 2015

The barcode area extraction from images has been extensively studied, and existing methods exploit frequency characteristics or depend on the Hough transform (HT). However, the slantedness of the images and noise affects the performance of these approaches. Moreover, it is difficult to deal with the case where an image contains multiple barcodes. We therefore propose a barcode detection algorithm that is robust under such unfavorable conditions. The pre-processing step implements a probabilistic Hough transform to determine the areas that contain barcodes with a high probability, regardless of the slantedness, noise, and the number of instances. Then, a frequency component analysis extracts the barcodes. We successfully implemented the proposed system and performed a series of barcode extraction tests.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.448-450
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• 2001

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.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.2
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• pp.159-175
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• 2015

The two-dimensional QR code has advantages such as directional nature, enough data storage capacity, ability of error correction, and ability of data restoration. There are two major issues like speed and correctiveness of recognition in the two-dimensional QR code. Therefore, this paper proposes a morphology-based algorithm of detecting the interest region of a barcode. Our research contents can be summarized as follows. First, the interest region of a barcode image was detected by close operations in morphology. Second, after that, the boundary of the barcode are detected by intersecting four cross line outside in a code. Three, the projected image is then rectified into a two-dimensional barcode in a square shape by the reverse-perspective transform. In result, it shows that our detection and recognition rates for the barcode image is also 97.20% and 94.80%, respectively and that outperforms than previous methods in various illumination and distorted image environments.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1001-1002
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• 2017

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.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.4
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• pp.259-268
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• 2008

In an effort to increase the data capacity of one-dimensional symbology, 2D barcodes have been proposed a decade ago. In this paper, we present an effective 2D barcode detection algorithm from gray-level images, especially for the handheld 2D barcode recognition system. To locate the symbol inside the image, a criteria based on the block contrast is adopted, and a gray-scale projection with sub-pixel operation is utilized to segment the symbol precisely from the region of interest(ROI). Finally, the segmented ROI is normalized using the inverse perspective transformation for the following decoding processes. We also introduce the post-processing steps for decoding the QR-code. The proposed method ensures high performances under various lighting/printing conditions and strong perspective deformations. Experiments shows that our method is very robust and efficient in detecting the code area for the various types of 2D barcodes in real time.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.584-587
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• 2010

이차원 바코드는 인식이 편리하고 영상의 변이나 손실에 강인하기 때문에 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치에서 카메라로 촬영한 영상으로부터 이차원 바코드의 한 종류인 데이터매트릭스를 검출하고 인식하는 방법을 소개한다. 모바일 안드로이드 환경에서 빠른 속도로 검출 및 인식 과정을 수행하기 위해 JNI를 이용하여 C로 기능을 구현하였다. 먼저, 이차원 영상을 이진화한 후 연결 성분 탐색을 통해 바코드 후보영역을 추출한다. 그리고 직선을 검출하여 데이터매트릭스의 주요소인 L 인식 패턴과 타이밍 패턴을 찾는다. 각 패턴을 이용하여 바코드 영역의 꼭지점을 찾아낸 후, 회전이나 기울어짐을 정규화하여 정사각형 형태로 교정한다. 그 후, 타이밍 패턴을 기준으로 데이터 영역을 인식한다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.9
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• pp.89-95
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• 2015

In this paper, we propose a real-time two-dimensional bar code detection system even at long range using a vision technique. We first perform short-range detection, and then long-range detection if the short-range detection is not successful. First, edge map generation, image binarization, and connect component labeling (CCL) are performed in order to select a region of interest (ROI). After interpolating the selected ROI using bilinear interpolation, a location symbol pattern is detected as the same as for short-range detection. Finally, the symbol pattern is arranged by applying inverse perspective transformation to localize bar codes. Experimental results demonstrate that the proposed system successfully detects bar codes at two or three times longer distance than existing ones even at indoor environment.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.7
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• pp.996-1003
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• 2022

In this paper, we present a new method for determining the scan line and range for vision-based 1-D barcode recognition. This is a study on how to detect valid barcode representative points and directions by applying the DBSCAN clustering method based on block HOG (histogram of gradient) and determine scan lines and barcode crosslines based on this. In this paper, the minimum and maximum search techniques were applied to determine the cross-line range of barcodes based on the obtained scan lines. This can be applied regardless of the barcode size. This technique enables barcode recognition even by detecting only a partial area of the barcode, and does not require rotation to read the code after detecting the barcode area. In addition, it is possible to detect barcodes of various sizes. Various experimental results are presented to evaluate the performance of the proposed technique in this paper.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.347-350
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• 2001

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.