В МТУСИ предложили метод распознавания поврежденного штрих-кода
В современном мире штрихкоды стали неотъемлемой частью нашей жизни, они встречаются повсюду — от товаров в магазинах до медикаментов в больницах. Однако часто штрихкоды повреждаются по различным причинам: ежедневный износ, брызги жидкости или загрязнения, что затрудняет их распознавание. Это может привести к ошибкам в учете товаров, медикаментов и других важных объектов. В МТУСИ предложили определенный алгоритм распознавания поврежденных штрих-кодов.
Сегодня одними из самых популярных технологий, применяемых для идентификации товаров, являются различные виды маркировок и штрих-кодов — как одномерных, так и двумерных, а также технология прямой маркировки деталей (DPM) и RFID-метки.
Традиционные методы восстановления сильно поврежденных штрихкодов имеют свои ограничения. С появления QR-кодов важным направлением исследований стало их надежное сканирование и декодирование в различных средах. Существующие исследования в этой области в основном сосредоточены на повышении надежности QR-кодов через различные методы: коррекцию ошибок чтения, шумоподавление и улучшение изображений. Даже такая популярная технология глубокого обучения как GANscan — метод высокоскоростного изображения на основе генеративных противоборствующих сетей, который применяется для захвата QR-кодов на быстро движущихся сканирующих устройствах — не решает проблему восстановления поврежденных QR-кодов.
В связи с этим многие отечественные и зарубежные исследователи активно изучают возможность применения нейронных сетей для решения этой проблемы. Исследование ведется на кафедре «Интеллектуальные системы в управлении и автоматизации», на которой успешно реализуются проекты по применению технологий машинного зрения в разных сферах жизни. Изучением особенностей использования нейронных сетей для распознавания поврежденных штриховых кодов занимаются магистр Максим Четыркин и старший преподаватель Данил Безумнов.
В рамках исследования проведен анализ технологий компьютерного зрения, которые используются для распознавания испорченных штрихкодов, такие как Dynamsoft Barcode Reader и Socket Mobile C860, рассмотрены процессы разработки и тестирования подобных систем. Исследователи сформулировали функциональные требования к разрабатываемой системе и определили этапы, необходимые для их реализации.
«Технологии распознавания поврежденных маркировок применяются для их идентификации, отслеживания и верификации. Принцип работы системы по распознаванию поврежденных маркировок выглядит следующим образом: пользователь сканирует изображение с маркировкой при помощи специальной камеры, после чего нейронная сеть отмечает на видеопотоке расположение маркировки. Если программа не может распознать поврежденную маркировку, то нейросеть, основанная на алгоритмах нейронного восстановления изображения, восстановит информацию с маркировки», — рассказал Данил Безумнов.
В ходе исследования отмечено, что на распознавание штрих-кода могут негативно влиять низкое разрешение изображения(недостаточная плотность пикселей), неправильное расположение, перекрытие штрих-кода другими предметами, качество материала, цвет и отражающая способность упаковки, на которую нанесен штрих-код.
«Точность распознавания штрих-кодов во многом зависит от качества изображения. Для достижения приемлемой точности рекомендуется минимальное разрешение изображения не менее 200 точек на дюйм (DPI). Высокое разрешение обеспечивает большее количество точек на дюйм и, следовательно, более четкое изображение. Это особенно важно для обеспечения необходимой плотности пикселей, особенно в случае мелких полос и промежутков в штрих-коде. Одномерные штрих-коды обычно требуют не менее трех пикселей на самую маленькую полосу или промежуток, в то время как для двухмерных требуется около пяти пикселей», — отметил Максим Четыркин.
Для создания программного обеспечения, способного распознавать поврежденные штриховые коды с помощью нейросетей, исследователи предлагают следующую последовательность действий.
Сбор данных: Необходимо собрать обширный набор данных, включающий как поврежденные, так и четкие штриховые коды. Важно провести их аугментацию и очистку для обеспечения эффективного обучения модели.
Разработка архитектуры: Модель должна включать генеративно-состязательные сети (GAN) и архитектуру U-Net, специально адаптированные для восстановления поврежденных штриховых кодов. На этом этапе важно определить оптимальные гиперпараметры, которые обеспечат наилучшее обучение модели.
Обучение: Модель обучается на подготовленных данных с использованием выбранных гиперпараметров. Предварительно, важно оценить ее производительность на валидационных данных и, при необходимости, внести коррективы для повышения эффективности.
Тестирование: Модель проверяется на отложенном тестовом наборе данных для оценки ее способности восстанавливать поврежденные штриховые коды. Анализируются метрики качества восстановления, что позволяет оценить обобщающую способность модели.
Исследователи продолжают работать над улучшением всех этапов разработки системы, уделяя особое внимание адаптации моделей к различным условиям и сценариям использования.
Внедрение нейронных сетей для восстановления поврежденных штриховых кодов остается актуальным и перспективным направлением исследований в области машинного зрения, обеспечивая стабильность и надежность систем идентификации продукции в различных сферах промышленности и торговли.
Материал подготовлен на основе статьи «Нейросетевое распознавание поврежденных штриховых кодов».
Telegram 
Дзен 
VK Американские биотехнологи впервые сообщили об обращении вспять клеточного старения в живых клетках печени человека — не мышиных, не синтетических, а именно человеческих. На волне этого результата компания привлекла 435 миллионов долларов и готовится к клиническим испытаниям.
Роль личности в истории чаще всего иллюстрируют правителями или полководцами. Но, глядя на современную карту мира, нельзя не признать: она выглядела бы принципиально иначе, если бы не одна крестьянская девушка, которую сожгли в этот день ровно 595 лет назад.
Может ли человек или другое животное воспользоваться преимуществами сна, не смыкая глаз? Этим вопросом задалась команда американских нейробиологов. Они провели эксперимент на грызунах и выяснили, что «включения и выключения» нейронной активности в коре бодрствующих мышей позволяют вызвать некоторые эффекты, аналогичные тем, которые появляются во время фазы медленного сна. Более того, такой подход помог добиться улучшения памяти. Теперь ученые хотят повторить эксперимент на людях.
В 2017 году человечество впервые заметило объект, прилетевший из другой звездной системы. Он оказался странным, почти не похожим ни на астероид, ни на комету, и получил имя Оумуамуа. Затем появился «нормальный» межзвездный странник — комета Борисова. А в 2025-м астрономы обнаружили 3I/ATLAS — объект, который, вероятно, хранит вещество времен рождения чужих миров. Но что изменили в астрономии эти три гостя из межзвездной тьмы?
Астрономы провели длительную радиодиагностику межзвездного объекта 3I/ATLAS и не нашли признаков искусственных технологий. Наблюдение окончательно подтвердило естественную природу ледяного тела, хотя ученые изначально не ожидали сенсации.
Тысячу лет назад колоссальный степной пояс от Амура до Дуная назывался Великой степью. На Руси его знали как Дикую степь. В этом краю жили кочевники, и среди них — хищная птица сокол-балобан. Сейчас цельной трансконтинентальной популяции балобана больше нет. Небольшой европейский островок уцелел в Венгрии, Австрии и в Крыму. Есть популяция в Казахстане, Монголии и Китае. В России сокол-балобан, помимо Крыма, живет в горах Южной Сибири. И выживание этой популяции, как и всего вида, под угрозой. Как живет эта птица и как ей помогают в нашей стране? Зачем в Хакасии посреди «нигде» построили огромный облёточник? Буквально сегодня в него уже доставили первую партию птиц.
В высокогорных районах Гималаев появился новый хищник. Он не боится людей, возглавляет стаи собак и все чаще заходит в деревни. Местные жители называют его «кхипшанг». Речь идет о гибриде гималайского волка и бродячей собаки. Ученые опасаются, что этот зверь изменит хрупкий баланс местной дикой природы и в скором времени станет весьма опасным для человека.
В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.
При совпадении нескольких условий наши глаза способны улавливать излучение в ближнем инфракрасном спектре. Тогда сетчатка начинает работать как нелинейный фотодетектор.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно