Программный модуль для распознавания типа тары на основе анализа изображений штрихкодов
определение тип тары обработка изображения штрихкод фандомат
Программа предназначена для определения типа тары по фотографическим изображениям, формируемым в приемной камере фандомата. Распознавание типа тары реализуется на основе анализа изображений полос штрихкодов, которые могут присутствовать на этикетках анализируемых объектов вторичного сырья. В программе решаются задачи: 
- автоматической локализации и выделения фрагментов кадра, потенциально содержащих штрихкоды;
- определения и автоматической коррекции угла поворота полосок штрихкодов;
- декодирования числовой последовательности штрихкода из его сегментированного представления с последующим получением ассоциированной с данным кодом информации из специализированной базы данных и определением типа материала, из которого изготовлена анализируемая тара. 
Для проверки штрихкодов используется БД (СУБД SQLite), сформированная на основе набора текстовых csv файлов набора UhttBarcodeReference [https://github.com/papyrussolution/UhttBarcodeReference – Universe-HTT barcode reference], содержащего порядка 106 записей кодов стандартов EAN8, EAN13, UPC-E, UPC-A с соответствующими наименованиями, брэндами и категориями различных потребительских товаров. 
Функциональные возможности программы позволяют решать следующие задачи: 
- в конвейерном режиме получать изображения из приемной камеры фандомата;
- осуществлять предварительную обработку изображений, направленную на улучшение их качества;
- осуществлять локализацию и сегментацию растровых фрагментов, предположительно содержащих полоски штрихкодов;
- осуществлять коррекцию угла ориентации изображений штрихкода;
- в автоматическом режиме определять тип штрихкода и реализовывать его декодирование;
- определять тип тары по распознанной числовой последовательности штрихкода на основе анализа соответствующей коду информации из специализированной БД;
 - в исследовательском режиме работы осуществлять детальную настройку параметров реализованных алгоритмов на различных этапах обработки изображений вторсырья.

Тип ЭВМ:  			ПК на базе процессоров фирмы Intel или AMD 
Язык:  			Язык C++
Библиотеки:		Qt-5.13.1, OpenCV-4.5.4
ОС:  				Windows 7,8,10
Объём программы: 	140 Kб
Фандомат, анализатор, классификатор, формирование базы данных, система машинного зрения
Александр
Крыловецкий
Абрамович
научный руководитель
Доктор физико-математических наук
Доцент
K-5843-2013
-
29385
https://www.vsu.ru/ru/persons/?person=7660
0000-0001-6613-4587
РОССИЯ
Максим
Пивоваров
Александрович
генеральный директор
РОССИЯ
28.29.59
Программированное обучение
28.23.20
Формирование решений в интеллектуальной среде. Модели рассуждений
28.23.29
Программная реализация интеллектуальных систем
28.23.15
Распознавание образов. Обработка изображений
02.11.IF
ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY
01.02.EP
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
01.02.EW
COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
Дмитрий
Минаков
Анатольевич
Формализация задачи. Разработка
РОССИЯ
Михаил
Дрюченко
Анатольевич
Разработка алгоритма. Разработка исходного текста
РОССИЯ
Максим
Пивоваров
Александрович
Формализация задачи
РОССИЯ
ФОНД СОДЕЙСТВИЯ ИННОВАЦИЯМ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
1027739479734
Организация
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере"
Федеральные государственные бюджетные учреждения
ООО "ФОРМУЛА СОРТИРОВКИ"
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ФОРМУЛА СОРТИРОВКИ"
1203600014090
МАКСИМ
ПИВОВАРОВ
АЛЕКСАНДРОВИЧ
Организация
Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно
Общества с ограниченной ответственностью