商品条码作为商品的身份标识，在商品流通和结算环节至关重要。商品条码的印刷质量将直接影响到商品流通和结算的效率。为保证商品条码的印刷质量，国家制定了相关的标准和规范，由国内相关检验部门进行检测和监督。
　　目前，现有的条码质量检测仪器主要采用光电信号检测机制：用红色激光扫描待测条码，接收反射光转换为电信号，根据信号的强弱可测得部分检测数据，其余检测项则需人工检测完成。现有检测方法操作复杂，检测速度慢。为此，课题组运用了新的方法，利用机器视觉技术完成条码印刷质量的检测。课题组前期已完成EAN-13商品条码质量的检测。本文的研究任务是：对相机标定算法进行优化改进，研究针对UPC-A商品条码印刷质量的检测方法。
　　本文的主要工作包括以下三个部分：
　　第一，相机标定。课题组前期已完成条码图像采集装置的研制，相机标定为系统的初始化工作，来确定相机的畸变模型和内外参数。首先设计棋盘格标定图形，采集标靶图像，利用Harris算法提取角点，将精度细化到亚像素级，采用张正友相机标定法进行标定处理，获取相机畸变模型和内外参数，为图像畸变矫正和参数计算提供依据。
　　第二，条码区域定位与分割。条码质量检测时，采集UPC-A条码图像。利用畸变模型进行畸变矫正，减小镜头误差造成的影响。由于条码样本图像中包含有其他信息，需要从中定位并提取条码区域图像。首先进行梯度差计算、形态学处理和轮廓跟踪，提取图像中的条码区域。然后利用霍夫直线检测计算出倾斜角度进行旋转矫正。最后，利用投影特征分割为条码部分和字符部分的图像。
　　第三，检测参数分析计算。通过对分割出条码部分图像和字符部分图像进行分析计算获取检测数据。对条码部分图像：通过提取反射率曲线计算光学特性参数；通过投影法计算出条码部分的结构特性参数；通过相似边距离测量法进行译码。对字符部分图像：通过投影法计算出字符高度；通过对字符分割，与字符集匹配识读字符，与译码结果进行比对，判断符号一致性。最后，按照国家标准计算单项等级，综合判定，完成检测。
　　在实验测试中，选取30个UPC商品包装样本，用本文方法进行检测，可快速获取全部检测数据，完成检测。为对比测试，本文采用传统方法(C42A检测仪)对同样的样本进行了检测，实验数据表明，两者单项等级和综合结论完全一致，检测结果数据基本一致。本文方法操作简单，检测速度快，数据准确，具有良好的检测效果。