Knowledge base: Warsaw University of Technology

Settings and your account

Back

Identification of a barcode using the vision system

Julia Wiktoria Pawikowska

Abstract

This thesis presents the method of a barcode identification using a computer vision system. It describes the complete way of building a barcode reading system using an industrial camera instead of a laser code reader. It presents how to develop software for a Raspberry Pi microcomputer written in the Python programming language and the usage of programming libraries. It describes in details the method of working of the implemented source code and the course of the barcode identification process. In the second part the thesis presents a series of studies on the impact of parameters on the ability to identify a barcode. The tested parameters are: the impact of barcode scaling, changes in contrast, multiple code distortions, the reading angle and the diameter of the cylinder on which the code was wound. It contains the analysis of the results of the conducted research, their detailed discussion and conclusions drawn on their basis. The essay brings closer information about barcodes. It presents the history of their creation, the most frequently used types, the advantages and disadvantages of using them and the way of their application in industry. Decribes the methods of applying barcodes to products and other methods of marking.
Diploma type
Engineer's / Bachelor of Science
Diploma type
Engineer's thesis
Author
Julia Wiktoria Pawikowska (FPE) Julia Wiktoria Pawikowska,, Faculty of Production Engineering (FPE)
Title in Polish
Identyfikacja kodu kreskowego z wykorzystaniem systemu wizyjnego
Supervisor
Łukasz Morawiński (FPE/IoMP) Łukasz Morawiński,, The Institute of Manufacturing Processes (FPE/IoMP)Faculty of Production Engineering (FPE)
Certifying unit
Faculty of Production Engineering (FPE)
Affiliation unit
The Institute of Manufacturing Processes (FPE/IoMP)
Study subject / specialization
, Automatyzacja i Robotyzacja Procesów Produkcyjnych
Language
(pl) Polish
Status
Finished
Defense Date
01-02-2019
Issue date (year)
2019
Reviewers
Łukasz Morawiński (FPE/IoMP) Łukasz Morawiński,, The Institute of Manufacturing Processes (FPE/IoMP)Faculty of Production Engineering (FPE) Sławomir Świłło (FPE/IoMP) Sławomir Świłło,, The Institute of Manufacturing Processes (FPE/IoMP)Faculty of Production Engineering (FPE)
Keywords in Polish
kod kreskowy, system wizyjny, kamera przemysłowa, czytnik kodów kreskowych, Raspberry Pi, Python
Keywords in English
barcode, vision system, inustrial camera, barcode reader, Raspberry Pi, Python
Abstract in Polish
Niniejsza praca dyplomowa przedstawia metodę identyfikacji kodu kreskowego z wykorzystaniem systemu wizyjnego. Opisuje kompletny sposób zaprojektowania i zbudowania systemu do odczytu kodu kresowego wykorzystującego kamerę przemysłową zamiast laserowego czytnika kodów. Prezentuje sposób oprogramowania mikrokomputera Raspberry Pi w języku programistycznym Python oraz użycie bibliotek programistycznych. Szczegółowo opisuje sposób działania zaimplementowanego kodu źródłowego jaki i przebieg procesu identyfikacji kodu kreskowego. W drugiej części praca prezentuje szereg badań wpływu parametrów na możliwość identyfikacji kodu kreskowego. Parametry poddawane badaniu to: wpływ skalowania kodu kreskowego, zmiany wartości kontrastu, wielorakich zniekształceń kodu, kąta nachylenia odczytu oraz średnicy walca, na którym kod został nawinięty. Zawiera analizę wyników przeprowadzonych badań, ich szczegółowe omówienie oraz wyciągnięte na ich podstawie wnioski. Praca przybliża także informacje o kodach kreskowych. Przedstawia historię ich powstania, najczęściej używane typy, wady i zalety ich stosowania oraz sposoby ich zastosowania w przemyśle. Opisuje metody nanoszenia kodów kreskowych na produkty oraz inne sposoby znakowania.
File
  • File: 1
    Praca-inżynierska-Julia-Pawikowska.pdf
Request a WCAG compliant version
Local fields
Identyfikator pracy APD: 31878

Uniform Resource Identifier
https://repo.pw.edu.pl/info/bachelor/WUT601f25b487644d0ba47c536d7e0b3eba/
URN
urn:pw-repo:WUT601f25b487644d0ba47c536d7e0b3eba

Confirmation
Are you sure?
Report incorrect data on this page