摘要
隨著電腦軟硬體的發展日益健全，近年來電腦影像系統已經被各界廣泛的使用，例如半導體之電路檢驗、果類之大小篩選、物體的幾何形狀判定等都運用到電腦視覺影像系統來提高作業效率。在現今的社會中到處都可見條碼的蹤跡，從超級市場、便利商店、書局、醫院、政府機構等證明條碼已經成功的應用在各行業中。
本次研究的主要目的是要系統作條碼之判別。使用黑白CCD照相機對條碼拍攝，然後利用程式語言來作判讀條碼的工作，判讀的動作包含：圖像檔案的轉換、利用類神經網路模型的建立來找出Threshold二極化之值、使用Run-Length Encoding編碼方式算出條碼原始寬度值、碼元初處理使條碼碼元成為標準比值碼、再對照條碼的規格與結構作譯碼(Decode)動作、加入條碼前置碼與檢核碼確定功能、正確條碼數值的結果輸出等。類神經網路的建立使今後只要輸入條碼影像pixel分佈情況數據值便能輸出Threshlod二極化值。
本研究成功的以電腦影像處理的方式來判讀條碼，增加條碼的應用廣度，在判讀上較一般光學掃描器(Bar code scanner)方式在判別角度上及設備裝置上有很多的彈性與優勢，成功運用類神經網路方面算出Threshold值，成功率高達92.5％，若加上試誤調整則成功率更高達95％以上。