题目：基于机器视觉的灌装线桶标在线识别技术研究

为降低存储成本、加快周转，目前油品生产多采用订单驱动的小批量、多品种柔性生产方式，灌装生产线往往在不停机状态下多次更换油桶，这就存在因人为疏失错装油桶造成质量事故的可能，因此开发油品与包装物自动识别匹配系统具有很高的实用价值，可以避免长时间人工重复劳动带来的差错，降低生产成本和劳动强度、提高生产效率。由于该系统全天运行，会受到光照变化影响，并存在运动拖拽、旋转变形、背景干扰（人员、车辆）等不利因素，而嵌入式系统的处理能力与存储空间又不及计算机系统，其处理速度和实时性与准确性和可靠性存在矛盾，会给研究方向和研究计划的制定带来一定的困难。

针对以上问题，本文首先建立一个基于移动多媒体处理器OMAP3530的用于灌装生产线油桶商标动态识别的原型系统，并针对待识别目标在图像预处理、字符分割、字符识别、双目决策等几个关键内容上进行初步研究。随后详细讨论了机器视觉的基本原理，针对本系统设计了不同的方案进行仿真实验，对比分析其结果。本文后半部分实现了一种适用于本系统的双目决策机制字符识别算法，该算法运算复杂度低，所占存储空间小，在保证系统实时性的同时具有较高的识别率，并将其应用于嵌入式系统。在最后的结论中，作者对灌装线识别系统的后续研究计划提出了建议。