Bildbasiertes automatisiertes Inventursystem für Bibliotheken

Abstract

Inventuren in Lagersystemen müssen regelmäßig durchgeführt werden, um die Bestandsliste aktuell zu halten. Die manuelle Inventur von Büchern in Bibliotheken ist zeitraubend und eintönig. In dieser Arbeit wird ein in Matlab implementierter, bildbasierter Algorithmus vorgestellt, der mittels Bildverarbeitung eine optische Bestandserkennung automatisiert durchführt. Dazu werden die auszuwertenden Bilder mittels morphologischer Operationen und auch mittels Maximally Stable Extremal Regions segmentiert, um anschließend den das Buchetikett beinhaltenden Teil des Bildes an die Texterkennung zu übergeben. Bei dieser werden neben der universellen Etikettenerkennung auch Spezialfälle behandelt. Dazu zählen beispielsweise Etiketten, bei denen die Texterkennung einzelne Buchstaben nicht erkannt hat, oder auch der Umgang mit Etiketten, die nicht vollständig vorhanden sind. Die Verortung der Etiketten innerhalb einer Regalwand und ein Datenbankabgleich mit der Datenbank der Bibliothek ermöglichen es, nicht nur eine Fehlerliste in tabellarischer Form auszugeben, sondern die Fehler auch in grafischer Form innerhalb der Regalwand darzustellen. Der Algorithmus wurde in der Bibliothek des Instituts für Automatisierung- und Regelungstechnik der Technischen Universität Wien erfolgreich getestet.

In storage systems, taking inventories has to be done regularly in order to update them. Taking a manual inventory of books in a library can be time-consuming and monotonous. This thesis presents an image-based, automated algorithm which carries out an optical inventory. To this end, the relevant images are segmented using morphological operations and Maximally Stable Extremal Regions. The resulting image segments containing the interesting labels of the books are then committed to a text recognition algorithm. This text recognition algorithm not only contains a universal label recognition procedure but it is also able to treat special cases, for example, labels where single letters are missing or only parts of the label are available. In addition, position information of the labels within the shelf units is extracted from the data. Together with the library's database, error lists can be generated in table form and the errors can be displayed graphically within the shelf units. The algorithm was successfully tested at the library of the Automation and Control Institute (ACIN) at TU Wien.