自动识别和数据采集共16页文档
自动检测技术数据采集理论基础共90页文档
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
自动检测技术数据采集理论基础
11、获得的成功越大，就越令人高兴 。野心 是使人 勤奋的 原因， 节制使 人枯萎 。 12、不问收获，只问耕耘。如同种树 ，先有 根茎， 再有枝 叶，尔 后花实 ，好好 劳动， 不要想 太多， 那样只 会使人 胆孝懒 惰，因 为不实 践，甚 至不接 触社会 ，难道 你是野 人。(名 言网) 13、不怕，不悔(虽然只有四个字，但 常看常 新。 14、我在心里默默地为每一个人祝福 。我爱 自己， 我用清 洁与节 制来珍 惜我的 身体， 我用智 慧和知 识充实 我的头 脑。 15、这世上的一切都借希望而完成。 农夫不 会播下 一粒玉 米，如 果他不 曾希望 它长成 种籽； 单身汉 不会娶 妻，如 果他不 曾希望 有小孩 ；商人 或手艺 人不会 工作， 如果他 不曾希 望因此 而有收 益。-- 马钉路 德。
自动识别与数据采集技术
供应商
物流运作过程
AIDC AIDC AIDC AIDC AIDC AIDC
运
装
储
流
包
配
卸
通
搬
加
输
运
存
工
装
送
单证
单证
单证
单证
单证
消费者 单证
信息交换过程
图6-17实物和信息关系模型
1.RFID技术原理
射频识别（Radio Frequency Identification, RFID）技 术是AIDC技术中非常重要的技术之一，具有环境适应性强，可 在全天候下使用、免接触、感应距离远且抗干扰能力强，可以 穿透物体进行识别处理等特点。RFID技术利用无线电波对记录 媒体进行读写。射频识别的距离可达几十厘米至几米，且根据 读写的方式，可以输入数千字节的信息，同时，还具有极高的 保密性。
物流管理
自动识别与数据采集技术
电子商务物流以信息网络为核心，实物流动过程的描 述，必须及时有效地反映在信息的交换过程中，并实现信 息与实物相互匹配的关系，使实物的运输、仓储等过程， 可以实时反映在信息网络环境中，管理人员能够迅速了解 物流的全部过程，提高物流过程的作业效率和准确性。因 此，电子商务物流过程中需要采用自动识别与数据采集 （Automatic Identify and Data Collection, AIDC）技 术，它是使信息数据被自动识读、自动实时输入计算机的 重要方法和手段。实物和信息关系模型如图6-17所示。
（3）生产线的自动化及过程控制
RFID还可以用于生产线流程的自动化控制，实现质量监 控，生产方式的改进以及效率的提高。例如，汽车装配生产 线，国外许多著名轿车像奔驰，宝马都可以根据用户要求订 制，这就要求装配工艺的各式各样，如果没有一个高度组织、 复杂的控制系统就很难胜任这样的任务。德国宝马公司在汽 车装配线上配有RFID系统，保证汽车在流水线各位置处不出 差错地完成装配任务。
自动识别技术原理与应用
自动识别技术原理与应用一、引言自动识别技术是一种通过计算机程序和算法来分析和解释图像、文字、声音和其他类型的数据的技术。
它通过模式识别、机器学习和人工智能等方法，将输入的数据转换为有意义的信息。
自动识别技术在各个领域都有广泛的应用，包括安全监控、智能交通、医疗诊断等。
二、自动识别技术原理2.1 模式识别模式识别是自动识别技术的核心原理之一。
它通过对输入数据进行特征提取和分类，来识别和区分不同的模式。
模式识别主要包括以下几个步骤：1.数据采集：通过传感器、设备或者其他方式获取待识别的数据。
2.数据预处理：对采集的数据进行滤波、去噪、归一化等处理，以便后续的特征提取和分类。
3.特征提取：从预处理后的数据中提取出具有代表性的特征。
4.特征选择：从提取到的特征中选择最具有判别能力的特征。
5.分类器构建：构建分类器模型，用于将输入数据分类到不同的模式中。
6.模式识别：将待识别的数据输入到分类器中，得到识别结果。
2.2 机器学习机器学习是自动识别技术的另一种重要原理。
它通过从大量的训练数据中学习模式和规律，来实现对新的数据进行分类和预测。
机器学习主要包括以下几个步骤：1.数据采集：获取包含正确标签的训练数据。
2.特征提取：从训练数据中提取出有用的特征。
3.数据标注：将训练数据进行标注，即为每个样本打上正确的标签。
4.模型训练：使用标注的训练数据来训练机器学习模型。
5.模型评估：使用测试数据评估模型的性能和准确率。
6.模型应用：将训练好的模型应用到新的数据中进行分类或预测。
2.3 人工智能人工智能是自动识别技术发展的重要驱动力之一。
它通过模拟人类的智能行为和思维过程，来实现对复杂问题的分析和解决。
人工智能主要包括以下几个关键技术：1.自然语言处理：实现对人类语言的理解和处理，包括语音识别、语言生成、文本分类等。
2.知识表示与推理：将知识表示为机器可理解的形式，并进行推理和推断。
3.机器视觉：实现对图像和视频的理解和分析，包括目标检测、物体识别等。
信息采集与识别技术
信息采集与识别技术在当今数字化、智能化的时代，信息采集与识别技术正以前所未有的速度发展和应用，深刻地改变着我们的生活和工作方式。
信息采集，简单来说，就是获取各种各样的数据和信息。
它就像是一个勤劳的“收集者”，不断地从各种源头“抓取”有价值的内容。
这些源头可以是我们日常生活中的设备，比如智能手机、摄像头、传感器等；也可以是网络平台、数据库，甚至是传统的纸质文档。
想象一下，当你用手机拍照时，其实就是在进行一种简单的信息采集。
而对于企业来说，从市场调研中获取消费者的需求数据，从生产线上收集产品的质量数据，都是至关重要的信息采集工作。
信息采集的方式多种多样。
其中，传感器技术是一个常见且重要的手段。
比如，在环境监测中，通过温度传感器、湿度传感器、空气质量传感器等，可以实时采集到环境的各种参数。
这些传感器就像是环境的“眼睛”，能够敏锐地感知周围的变化，并将这些变化转化为数字信号，传递给相关的系统进行处理和分析。
另外，网络爬虫技术在信息采集领域也发挥着巨大的作用。
互联网就像是一个巨大的信息宝库，但这些信息分散在各个网站和页面中。
网络爬虫就像一只不知疲倦的“小蜘蛛”，按照一定的规则和算法，在互联网上快速地穿梭，抓取所需的网页内容，并将其整理存储起来。
这为搜索引擎、数据分析等应用提供了丰富的数据来源。
然而，仅仅采集到信息还远远不够，我们还需要对这些信息进行识别和理解，这就涉及到信息识别技术。
信息识别可以理解为让计算机或其他设备“读懂”采集到的信息，并从中提取出有意义的内容。
图像识别技术是信息识别中的一个重要分支。
当我们用手机进行人脸识别解锁时，就是图像识别技术在发挥作用。
计算机通过对人脸图像的特征进行提取和分析，与预先存储的模板进行比对，从而判断是否匹配。
在医疗领域，图像识别技术可以帮助医生对 X 光片、CT 图像等进行分析，辅助诊断疾病。
语音识别技术也是大家比较熟悉的。
我们与智能语音助手的交流，如通过语音指令让手机完成某项操作，就是基于语音识别技术实现的。
自动识别技术的工作原理
自动识别技术的工作原理自动识别技术是指利用计算机和相关算法，通过对输入的图像、声音、文字等数据进行分析和处理，从中提取出有用的信息并进行识别和理解的一种技术。
它广泛应用于人工智能、机器学习、计算机视觉、语音识别等领域，为我们的生活和工作带来了很多便利。
自动识别技术的工作原理可以简单概括为以下几个步骤：数据采集、特征提取、模型训练和识别分类。
数据采集是自动识别技术的基础。
不同的应用场景需要采集不同类型的数据，比如摄像头可以采集图像数据，麦克风可以采集声音数据，传感器可以采集物理量数据等。
采集到的数据需要经过预处理，如去噪、平滑等，以提高后续处理的准确性和效率。
接下来，特征提取是自动识别技术的关键。
特征提取的目的是将原始数据转化为具有区分性的特征向量，以便后续的模型训练和识别分类。
在图像识别中，可以通过提取图像的颜色、纹理、形状等特征来描述图像的特点；在语音识别中，可以通过提取声音的频谱、共振峰等特征来描述声音的特点。
特征提取的方法有很多种，可以根据具体的应用场景选择合适的方法。
然后，模型训练是自动识别技术的核心。
模型训练的目的是根据已知的样本数据，通过学习和归纳总结出一种模式或规律，以便对未知数据进行预测和分类。
在模型训练过程中，需要选择合适的算法和优化方法，并通过大量的样本数据进行迭代训练，不断调整模型参数，提高模型的准确性和泛化能力。
识别分类是自动识别技术的应用环节。
在识别分类阶段，将输入的数据经过特征提取和模型训练得到的模型进行预测和分类。
对于图像识别来说，输入一张图像，系统会根据图像的特征和模型进行判断，识别出图像中的物体或场景；对于语音识别来说，输入一段语音，系统会根据语音的特征和模型进行分析，识别出语音中的文字或语义。
总结起来，自动识别技术的工作原理包括数据采集、特征提取、模型训练和识别分类四个主要步骤。
通过这些步骤，系统可以从输入的数据中提取出有用的信息，并进行准确的识别和分类。
随着人工智能和机器学习的不断发展，自动识别技术将在更多的领域得到应用，并为我们的生活带来更多便利和创新。
自动识别技术原理与应用
自动识别技术原理与应用
自动识别技术是一种通过计算机和传感器等设备对物体、声音、图像、生物等进行数据采集、分析、处理和分类的技术。
其原理主要包括以下几个方面：
1.数据采集：通过各种传感器或外部设备采集物体、声音、图
像等信息，并将其转换为数字信号。
2.特征提取：根据采集的数据，提取出特征信息，以描述物体、声音、图像的不同特征。
3.数据处理：将提取出的特征信息进行分析和处理，通过各种
算法和模型来识别物体、声音、图像等。
4.分类识别：根据处理后的数据，对物体、声音、图像进行分
类识别，判断其属于哪一个类别或者进行二元分类。
应用：
1.人脸识别：可以通过数字图像处理和机器学习技术，从照片
或视频图像中准确识别出人的面部特征，从而实现人脸识别。
2.指纹识别：通过对指纹图像进行分析和处理，识别出指纹的
纹路和特征，以此来识别人的身份。
3.语音识别：通过机器学习算法和语音信号处理技术，将人的
说话声音转换为文字或语音指令。
4.物体识别：可以通过采集物体的图像信息，提取其特征，通
过识别算法进行分类和识别。
自动识别技术已经得到了广泛应用，例如安全门禁、智能家居、人机交互、智能制造等领域。
未来随着技术的不断发展，自动识别技术将会更加普及和实用。
2.1自动识别技术概述
2.1 自动识别技术概述物联网的宗旨是实现万物的互联与信息的方便传递，要实现人与人、人与物、物与物互联，首先要对物联网中的人或物进行识别。
自动识别技术提供了物联网“物”与“网”连接的基本手段，它自动获取物品中的编码数据或特征信息，并把这些数据送入信息处理系统，是物联网自动化特征的关键环节。
随着物联网领域的不断扩大和发展，条码识别、射频识别、NFC 识别、生物特征识别、卡识别等自动识别技术被广泛应用于物联网中。
这些技术的应用，使物联网不但可以自动识别“物”，还可以自动识别“人”。
2.1.1 自动识别技术的概念自动识别技术是一种机器自动数据采集技术。
它应用一定的识别装置，通过对某些物理现象进行认定或通过被识别物品和识别装置之间的接近活动，自动地获取被识别物品的相关信息，并通过特殊设备传递给后续数据处理系统来完成相关处理。
即自动识别就是用机器来实现类似人对各种事物或现象的检测与分析，并做出辨别的过程。
自动识别技术的标准化工作主要由国际自动识别制作商协会(Association for Automatic Identification and Mobility，AIM Global)负责。
其下属的条码技术委员会、全球标准咨询组、射频识别专家组以及该产业在国际上的其他成员组织，积极推动自动识别标准的制定以及相关产品的生产和服务。
中国自动识别技术协会(AIM China)是中国本土的自动识别技术组织，该协会是AIM Global的成员之一，它是由从事自动识别技术研究、生产、销售和使用的企业单位及个人自愿结成的全国性、行业性、非营利性的社会团体。
AIM China的主要工作内容是负责中国地区自动识别有关技术标准和规范的制定以及相关成果、产品、应用系统的评审和鉴定。
2.1.2 自动识别技术的分类按照被识别对象的特征，自动识别技术可分为两大类，即数据采集技术和特征提取技术，如图2-1所示。
1. 数据采集技术数据采集技术的基本特征是需要被识别物体具有特定的识别特征载体，如唯一性的标签、光学符号等。
自动识别和数据采集技术-文档资料
信息系统的前沿-条形码的使用.flv
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企业管理信息系统
自动识别和数据采集技术概述
一 自动识别和数据采集技术（AIDC） 1．条码技术（Ｂar code） 2．光学字符识别技术（Optical Character Recognition） 3．磁条（卡）技术 4．声音识别技术 5．视觉识别技术 6．射频识别技术（RFID） 7．集成电路卡技术 即IC卡（Integrated Circuit Card） 8．便携式数据终端（PDT）和射频通信(RFDC)
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EAN · UCC 任务 3 全球统一标识系统 数据自动采集技术 企业管理信息系统 全球统一标识系统采用分级管理、分段赋码的方式实现在全球的 全球统一标识系统 管理与维护 EAN/UCC-13编码的数据结构下图6-5所示。
６９０１２３４５６７８９ * 校验位（机器自动生成） 商品项目代码 厂商识别代码 前缀码 图6-5 EAN/UCC-13代码结构之一
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任务3 数据自动采集技术
1．条码技术（Ｂar code）
企业管理信息系统
条形码技术最早产生在风声鹤唳的二十世纪 二十年代，诞生于Westinghouse的实验室 里。一位名叫John Kermode性格古怪的发 明家“异想天开”地想对邮政单据实现自动 分检，那时候对电子技术应用方面的每一个 设想都使人感到非常新奇。 他的想法是在信封上做条码标记，条码中的 信息是收信人的地址，就象今天的邮政编码 。为此Kermode发明了最早的条码标识， 设计方案非常的简单（注：这种方法称为模 块比较法），即一个“条”表示数字“1”， 二个“条”表示数字“2”，以次类推。
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第5章 数据自动识别与采集技术
不同的码制有其各自的应用领域： 不同的码制有其各自的应用领域： EAN 码：是国际通用的符号体系，是一种长度固 定、无含意的条码，所表达的信息全部为数字， 主要应用于商品标识。 39码和128码：ASCII字符集编码，国内目前为企 39码和128码：ASCII字符集编码，国内目前为企 业内部自定义码制，主要应用于工业生产线领域、 图书管理等。 93码：是一种类似于39码的条码，它的密度较高， 93码：是一种类似于39码的条码，它的密度较高， 能够替代39码。 能够替代39码。 25码：主要应用于包装、运输以及国际航空系统 25码：主要应用于包装、运输以及国际航空系统 的机票顺序编号等。 Codabar码：应用于血库、图书馆、包裹等的跟踪 Codabar码：应用于血库、图书馆、包裹等的跟踪 管理
码制表现为条码条和空的排列规则。 一维码的码制有100多种编码模式，常用的 一维码的码制有100多种编码模式，常用的 包括：EAN码、UPC码、39码、交叉25码、 包括：EAN码、UPC码、39码、交叉25码、 128码、93码，及Codabar（库德巴码）等。 128码、93码，及Codabar（库德巴码）等。
（1）EAN/UCC—13码 EAN/UCC—13码 EAN/UCC—13代码由13位代码构成， EAN/UCC—13代码由13位代码构成， 不同国家（地区）的条码组织对13位代码的 不同国家（地区）的条码组织对13位代码的 结构有不同的划分。其结构为： 前缀码+厂商代码+ 前缀码+厂商代码+商品项目代码 +校验码， 校验码， 共13位代码组成。 13位代码组成。
条码的两个常用参数： 密度（Density） 密度（Density）：条码的密度指单位长度 的条码所表示的字符个数。 密度由模块的尺寸决定，模块是“ 密度由模块的尺寸决定，模块是“条” 或“空”中的最小单位。 宽窄比：对于只有两种宽度单元的码制， 宽窄比：对于只有两种宽度单元的码制， 宽单元与窄单元的比值称为宽窄比，一般 为2-3左右（常用的有2：1，3：1）。 左右（常用的有2
自动识别技术与数据采集
EAN已分配的前缀码
前缀码
编码组织所在国家 /地区/ 应用领域
前缀码
编码组织所在国家 /地区/ 应用领域
00～13 20～29 30～37 40～44 45、49
美国和加拿大 店内码 法国 德国 日本
70 76 84 87 90、91
挪威 瑞士 西班牙 荷兰 奥地利
50
54 57
英国
比利时和卢森堡 丹麦
无线局域网
美国intermec 美国Symbol
Intermec MobileLAN access 2100 无线局域网
射频技术
射频识别技术是一种非接触式的自动识别技 术，它通过射频信号自动识别目标对象来获 取相关数据。识别工作无须人工干预，可工 作于各种恶劣环境。 短距离射频产品不怕油渍、灰尘污染等恶劣 的环境，可以替代条码，例如用在工厂的流 水线上跟踪物体。长距射频产品多用于交通 上，识别距离可达几十米，如自动收费或识 别车辆身份等。
2、条码技术的特点
5、灵活、实用。条码符号作为一种识别手段可以单独 使用，也可以和有关设备组成识别系统实现自动化识 别，还可和其他控制设备联系起来实现整个系统的自 动化管理。同时，在没有自动识别设备时，也可实现 手工键盘输入。 6、自由度大。识别装置与条码标签相对位置的自由度 要比OCR大得多。条码通常只在一维方向上表示信息， 而同一条码符号上所表示的信息是连续，这样即使是 标签上的条码符号在条的方向上有部分残缺，仍可以 从正常部分识读正确的信息。 7、设备结构简单、成本低。条码符号识别设备的结构 简单，操作容易，无需专门训练。其它自动化识别技 术相比较，推广应用条码技术，所需费用较低。
EAN已分配的前缀码
780 784 786 789～790 80～83 84 850 858 859 860 867 869 87 880 885 888 890 智利 巴拉圭 厄瓜多尔 巴西 意大利 西班牙 古巴 斯洛伐克 捷克 南斯拉夫 朝鲜 土耳其 荷兰 韩国 泰国 新加坡 印度 893 899 90、91 93 94 955 958 区 977 978、979 980 981、982 99 越南 印度尼西亚 奥地利 澳大利亚 新西兰 马来西亚 中国澳门特别行政