Mask R-CNN ile Çoklu Barkod Tespiti
Özet
Günümüzde kullanılan birçok ürünün kendileriyle
ilişkili benzersiz kodu veya kimliği vardır. Bu özel kimlik barkod
olarak adlandırılır. Barkodlar çeşitli endüstriyel ortamlarda
otomasyona olan yüksek talep nedeniyle son yıllarda kapsamlı
araştırmalara konu olmuştur. Birçok ticari uygulamada
kullanılan ürün ile ilgili tüm detayların öğrenilebildiği
barkodların hızlı ve doğru okuması oldukça önemlidir. Bu
çalışmada 1B barkodların görüntüdeki bölgelerini tespit etmek
amacıyla, Mask R-CNN algoritması kullanılmıştır. Mask R-CNN
ile görüntüdeki barkodlar tespit edilmiş, her barkodun sınırlayıcı
kutu konumunun yanı sıra, sınırlayıcı kutudaki bu sınıfa karşılık
gelen piksel bilgileri de görselleştirilmiştir. Farklı ortam
ışıklarında ve farklı açılarla çekilmiş çeşitli ürünler üzerindeki
renkli barkodlar toplanarak 1114 görüntüden oluşan yeni bir
veri seti hazırlanmıştır. Bu veri seti kullanılarak Mask R-CNN ile
başlangıç çalışması olarak %74.41 doğruluk oranı elde edilmiştir.
Atıf için künye
Polat, E., Mohammed, H. M. A., Polat, A. N., Kumbasar, N., Özbek, İ. Y., & Oral, E. A. (2020). Mask R-CNN ile Çoklu Barkod Tespiti. 28th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), Gaziantep (ss. 1–4). https://doi.org/10.1109/siu49456.2020.9302141
BibTeX
@inproceedings{polat2020-181098,
author = {Polat, Enes and Mohammed, Hussein Mahmood Abdo and Polat, Aslı Nur and Kumbasar, Nida and Özbek, İbrahim Yücel and Oral, Emin Argun},
title = {Mask R-CNN ile Çoklu Barkod Tespiti},
booktitle = {28th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)},
address = {Gaziantep},
year = {2020},
pages = {1--4},
doi = {10.1109/siu49456.2020.9302141},
url = {https://akademik.atauni.edu.tr/yayinlar/181098-mask-r-cnn-ile-coklu-barkod-tespiti}
}