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自动识别技术简介

2007.07.26阅读 4753

  1 自动识别技术的基本概念

  在我们的现实生活中,各种各样的活动或者事件都会产生这样或者那样的数据,这些数据包括人的、物质的、财务的,也包括采购的、生产的和销售的,这些数据的采集与分析对于我们的生产或者生活决策来讲是十分重要的。如果没有这些实际工况的数据支援,生产和决策就将成为一句空话,将缺乏现实基础。

  在计算机信息处理系统中,数据的采集是信息系统的基础,这些数据通过数据系统的分析和过滤,最终成为影响我们决策的信息。

  在信息系统早期,相当部分数据的处理都是通过人工手工录入,这样,不仅数据量十分庞大,劳动强度大,而且数据误码率较高,也失去了实时的意义。为了解决这些问题,人们就研究和发展了各种各样的自动识别技术,将人们从繁沉的重复的但又十分不精确的手工劳动中解放出来,提高了系统信息的实时性和准确性,从而为生产的实时调整,财务的及时总结以及决策的正确制定提供正确的参考依据。

  在当前比较流行的物流研究中CONTROL ENGINEERING China版权所有,基础数据的自动识别与实时采集更是物流信息系统(LMIS,Logistics Management Information System)的存在基础,因为CONTROL ENGINEERING China版权所有,物

流过程比其他任何环节更接近于现实的"物",物流产生的实时数据比其他任何工况都要密集,数据量都要大。

  那么,究竟什么是自动识别技术呢?

  自动识别技术就是应用一定的识别装置,通过被识别物品和识别装置之间的接近活动,自动地获取被识别物品的相关信息www.cechina.cn,并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的一种技术。举例说明。商场的条形码扫描系统就是一种典型的自动识别技术。售货员通过扫描仪扫描商品的条码,获取商品的名称、价格,输入数量,后台POS系统即可计算出该批商品的价格,从而完成顾客的结算。当然,顾客也可以采用银行卡支付的形式进行支付,银行卡支付过程本身也是自动识别技术的一种应用形式。

  自动识别技术是以计算机技术和通信技术的发展为基础的综合性科学技术,它是信息数据自动识读、自动输入计算机的重要方法和手段,归根到底,自动识别技术是一种高度自动化的信息或者数据采集技术。

  自动识别技术近几十年在全球范围内得到了迅猛发展,初步形成了一个包括条码技术、磁条磁卡技术、IC卡技术、光学字符识别、射频技术、声音识别及视觉识别等集计算机、光、磁、物理、机电、通信技术为一体的高新技术学科。
  一般来讲,在一个信息系统中,数据的采集(识别)完成了系统的原始数据的采集工作,解决了人工数据输入的速度慢、误码率高、劳动强度大、工作简单重复性高等问题控制工程网版权所有,为计算机信息处理提供了快速、准确地进行数据采集输入的有效手段,因此,自动识别技术作为一种革命性的高新技术,正迅速为人们所接受。自动识别系统通过中间件或者接口(包括软件的和硬件的)将数据传输给后台处理计算机CONTROL ENGINEERING China版权所有,由计算机对所采集到的数据进行处理或者加工,最终形成对人们有用的信息。在有的场合,中间件本身就具有数据处理的功能。中间件还可以支持单一系统不同的协议的产品的工作。

  完整的自动识别计算机管理系统包括自动识别系统(Auto Identification System, 简称 AIDS),应用程序接口(Application Interface, 简称API )或者中间件(Middleware)和应用系统软件(Application Software)。

  也就是说,自动识别系统完成系统的采集和存储工作,应用系统软件对自动识别系统所采集的数据进行应用处理,而应用程序接口软件则提供自动识别系统和应用系统软件之间的通讯接口包括数据格式,将自动识别系统采集的数据信息转换成应用软件系统可以识别和利用的信息并进行数据传递。 

  2 自动识别技术的种类与特征比较

  自动识别系统根据识别对象的特征可以分为两大类,分别是数据采集技术和特征提取技术。这两大类自动识别技术的基本功能都是完成物品的自动识别和数据的自动采集。

  数据采集技术的基本特征是需要被识别物体具有特定的识别特征载体(如标签等,仅光学字符识别例外),而特征提取技术则根据被识别物体的本身的行为特征(包括静态的、动态的和属性的特征)来完成数据的自动采集。

  数据采集技包括:

  (1) 光存储器:

  条码(一维、二维)
  矩阵码
  光标阅读器
  光学字符识别(OCR)

  (2) 磁存储器:

  磁条
  非接触磁卡
  磁光存储
  微波

  (3) 电存储器:

  触摸式存储
  RFID射频识别(无芯片、有芯片)
  存储卡(智能卡、非接触式智能卡)
  视觉识别
  能量扰动识别
  特征提取技术包括:

  (1) 动态特征

  声音(语音)
  键盘敲击
  其他感觉特征

  (2)

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