1. 本选题研究的目的及意义
随着我国烟草行业的快速发展和人们消费水平的不断提高，卷烟市场需求持续增长。
然而，这也为假冒伪劣卷烟提供了可乘之机，严重损害了国家税收、消费者权益和企业利益。
为了有效打击假冒伪劣卷烟，维护市场秩序，烟草行业积极探索和应用各种防伪技术。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在卷烟防伪码识别领域开展了大量的研究工作，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在卷烟防伪码识别方面主要集中在条码识别、二维码识别以及RFID技术等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题主要研究内容包括：
1.卷烟32位防伪码图像采集：-研究卷烟32位防伪码的特征，选择合适的图像采集设备。
-设计合理的图像采集方案，获取清晰、完整的防伪码图像。
2.图像预处理：-对采集到的图像进行去噪、增强等处理，提高图像质量。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，以机器视觉、图像处理和模式识别等理论为基础，利用数字图像处理技术、机器学习算法等，设计并实现卷烟32位防伪码识别系统。
具体研究步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解卷烟防伪技术、机器视觉、图像处理、模式识别、深度学习等领域的最新研究成果，为本课题的研究奠定理论基础。
2.需求分析阶段：对卷烟32位防伪码识别系统的功能需求、性能需求、运行环境需求等进行详细分析，制定系统设计方案。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对卷烟32位防伪码的特点，研究适用于复杂背景下的防伪码定位算法，提高算法的鲁棒性和抗干扰能力。
2.针对字符粘连、断裂等问题，研究高效的字符分割算法，提高字符分割的准确率。
3.构建基于深度学习的字符识别模型，利用深度学习强大的特征学习能力，提高字符识别的精度和泛化能力。
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. 张晓琳,王敬东,刘越,等.基于改进YOLOv5s的小目标识别方法[J].计算机工程与应用,2023,59(14):184-191.
2. 邓体银,郭爽,孙冬梅,等.融合多尺度特征和注意力机制的轻量级目标检测方法[J].计算机工程与应用,2023,59(01):181-188.
3. 周强,付洁,杨佳.基于改进YOLOv5的小目标实时检测方法[J].计算机应用研究,2023,40(05):1505-1511.
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