1 / 23

Detekcija rubova i dekodiranje bar-kod signala

Detekcija rubova i dekodiranje bar-kod signala. Sasa Kresic Juric. FESB, University of Split, Croatia. u suradnji sa. Symbol Technologies, Inc., New York Tel Aviv University, Israel. Problem : kako odrediti polozaj rubova u bar-kodu kada su u signalu prisutni sumovi?.

onslow
Download Presentation

Detekcija rubova i dekodiranje bar-kod signala

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Detekcija rubova i dekodiranje bar-kod signala Sasa Kresic Juric FESB, University of Split, Croatia u suradnji sa Symbol Technologies, Inc., New York Tel Aviv University, Israel

  2. Problem: kako odrediti polozaj rubova u bar-kodu kada su u signalu prisutni sumovi? signal fotodetektora

  3. Cilj projekta • Istrazivanje stohastickih svojstava sumova • (a) “speckle noise” • (b) termalni sum • (c) ostali sumovi (ambijentalno svjetlo,…) • Razvoj novih metoda za obradu signala • (a) optimalno filtriranje • (b) dekodiranje pomocu skrivenog Markovljevog lanca • (c) dekodiranje pomocu wavelet transformacije • (d) istrazivanje utjecaja suma na pogresku u detekciji • rubova

  4. z brzina skeniranja V fotodetektor ravnina rasprsenja monokromatski izvor koherentnog svjetla Speckle patterns

  5. Staticki speckle pattern Gausova distribucija intenziteta Speckle intensity srednja velicina korelacijske celije

  6. z ravnina 1 ravnina 2 Matematicki model Operator konvolucije:

  7. Statisticke pretpostavke za fazu (a) gustoca vjerojatnosti ne ovisi o tocki (b) je uniformno raspodjeljena u intervalu (c)

  8. Stohasticka svojstva intenziteta Jedan uzorak Superpozicija n uzoraka Srednja velicina korelacijske celije

  9. Gustoca vjerojatnosti intenziteta

  10. Speckle noise Opticko polje u ravnini fotodetektora Distribucija intenziteta Signal

  11. Speckle noise u signalu dobivenog skeniranjem UPCA bar-koda Signal Derivacija signala (koristi se za detekciju rubova) 5

  12. Stohasticka svojstva suma Ako ravnina rasprsenja ima konstantnu refleksivnost , tada je signal fotodetektora dan sa stacionarni proces u sirem smislu Srednja vrijenost signala distribucija intenziteta zrake

  13. Funkcija autokorelacije signala

  14. Spektralna gustoca snage signala Ukupna snaga signala

  15. Primjer: Gaussova distribucija intenziteta zrake

  16. (a) (a) Signal fotodetektora (b) Derivacija signala (b) Detekcija rubova Ideja: Polozaj ruba odredjuje se iz lokalnih ekstrema derivacije signala.

  17. Matematicki model polozaji rubova bar-koda Signal se modelira jednadzbom konvolucijska jezgra slucajni proces stacionaran u sirem smislu

  18. Algoritam za detekciju rubova (1) Linearno filtriranje (2) Lokalni ekstremi (3) Selekcija ekstrema • skriveni Markovljev lanac (demo) • wavelet transformacija • heuristicke metode ovisne o simbologiji

  19. Problem: Kako analizirati pogresku u odredjivanju polozaja rubova ? Lokacija rubova u signalu bez suma Rjesenja: Zelimo naci rjesenja takva da je mala perturbacija rjesenja

  20. Srednja vrijednost pogreske Drugi moment pogreske

  21. Standardna devijacija pogreske u prostornoj domeni

  22. speckle noise Speckle noise i detekcija rubova Gaussova distribucija intenziteta

  23. Gaussov filter Standardna devijacija pogreske u polozaju ruba Hermiteov polinom rjesenja za

More Related