一维条形码是一种数据编码载体,是由含有商品信息的字符或数字编码而成的一串不同宽度的黑色矩形条纹图案,解码后可以得知条形码表达的原始信息。在物流销售、仓储管理、产品流水线控制等领域,计算机系统使用一维条形码对商品进行管理,有利于控制商品信息传输。一维条形码通常通过人工操作激光扫描设备方式进行读取解码,在现代工商业环境下,人工作业的传统方式已难以满足商品高速流转需求,同时也造成了人力资源的浪费。在数字图像上对条形码进行检测的相关技术使自动化扫描解码得以实现,使商品信息的传输记录过程向无人化和高效化的方向发展,具有巨大的应用前景和研究价值。条形码检测技术涉及计算机视觉、计算机图形学等多个学科,是个具有实际研究价值并具有挑战性的研究课题。低损失检测精度和实时检测速度是条形码检测技术的两个主要要求,目前条形码检测算法普遍难以同时满足以上两个要求,主要原因在于现有算法纯粹依赖于深度学习或图形几何两种方式中的一种,难以同时兼顾精度和速度。本文研究了视觉检测条形码技术在实际应用中的相关问题,分析了目前条形码检测算法中存在的难点,并提出一种能同时检测条形码和判断条形码朝向角度的算法,以帮助实现条形码检测技术实际应用。本文的主要工作如下:1.提出了一种在深度学习方法初步定位后使用几何约束方法后处理的条形码检测算法。在将条形码检测问题分为定位和提取两个阶段后,针对各阶段的任务特点,用目标检测算法进行初定位,然后利用条形码图形几何特性帮助完成区域提取过程,最终获得精确的条形码区域。2.提出了一种基于直线几何约束关系的条形码区域提取方法,同时解决了检测条形码区域和判断朝向角度的问题。通过深入研究条形码的图像特性及在条纹边缘直线检测的基础上,利用直线之间角度与距离的约束关系逐步筛选出属于条形码区域的直线,最终获得条形码朝向角度并形成检测区域。3.通过实验分析选择了适用的目标检测模型,验证了条形码朝向角度判断和区域检测结果的准确性。通过对两种不同类型的目标检测算法的测试比对选择了合适的目标检测模型,并设计了判断条形码朝向角度预测准确性的实验指标,同时以雅可比指数和总体检测率验证条形码检测算法的精确性,证实了算法能够正确检测条形码区域和判断朝向角度,并且与目前最好方法相比有着更高精度。