1. 本选题研究的目的及意义

随着电子商务和物流行业的快速发展，商品流通规模日益庞大，对仓库管理效率提出了更高的要求。

传统的依靠人工识别和录入条形码的方式存在着效率低下、易出错等问题，已经无法满足现代化仓储物流的需求。

因此，研究高效、准确、自动化的商品入库条形码识别方法具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

条形码识别技术自20世纪70年代问世以来，得到了广泛的研究和应用。

从早期的基于硬件解码器的方式，发展到如今基于图像处理和机器学习的方法，条形码识别技术在识别速度、准确率和鲁棒性等方面都取得了显著的进步。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面:

1. 主要内容

1.条形码识别技术研究:对比分析现有的条形码识别算法，包括传统算法和基于深度学习的算法，分析其优缺点、适用场景和性能差异。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和系统开发相结合的方法，逐步推进研究工作。

首先，进行文献调研，了解条形码识别技术的国内外研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础。

其次，研究现有的条形码识别算法，包括传统算法和基于深度学习的算法，分析其优缺点、适用场景和性能差异，为本研究选择合适的算法提供依据。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对商品入库环境的特点，提出一种基于深度学习的条形码识别方法，能够适应复杂光照条件、条码污损等情况，提高识别准确率和鲁棒性。

2.将图像处理技术与机器学习方法相结合，设计一种高效的条形码定位算法，提高识别速度。

3.开发一个基于条形码识别的商品入库管理系统原型，实现条形码的自动识别、信息录入和库存管理等功能，具有一定的实用价值。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.陈胜勇,张艳宁,徐华.基于改进yolov5s的果蔬识别方法[j].农业机械学报,2023,54(04):374-382.

2.张帅,王欣刚,陈志刚,等.基于改进yolov5的输电线路通道微气象在线监测装置识别[j].电力系统自动化,2023,47(09):182-191.

3.张帅,王欣刚,陈志刚,等.基于改进yolov5的输电线路通道微气象在线监测装置识别[j].电力系统自动化,2023,47(09):182-191.