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喷码检测

卡片条码即时监测系统用以检测卡上的号是不是恰当,是不是详细和清楚。根据IEEE1394卡将工业生产数据监控摄像头拍攝的图片传送到电子计算机上,历经图象处理,字符识别,随后将账号和品质状况纪录在数据库查询。卡片图象历经剪裁、滤波器和标识符切分,随后根据图像匹配开展字符识别。卡片条码即时监测系统用以检测卡上的号是不是恰当,是不是详细和清楚。根据IEEE1394卡将工业生产数据监控摄像头拍攝的图片传送到电子计算机上,历经图象处理,字符识别,随后将账号和品质状况纪录在数据库查询。卡片图象历经剪裁、滤波器和标识符切分,随后根据图像匹配开展字符识别。

厚钢板生产流水线点阵式条码字符自动识别方式 ,包含采用图象和轮廊投射的方式 定位字符地区.对于繁杂工作状况造成的字符形变,模糊不清的状况,采用多方向线扫描仪优化算法分割字符,并根据聚类算法体制纠正分割結果.运用bp神经元网络对分割字符开展识别.在能确保实时性的前提条件下考虑较高的识别准确度,考虑即时在线监测的要求.厚钢板生产流水线点阵式条码字符自动识别方式 ,包含采用图象和轮廊投射的方式 定位字符地区.对于繁杂工作状况造成的字符形变,模糊不清的状况,采用多方向线扫描仪优化算法分割字符,并根据聚类算法体制纠正分割結果.运用bp神经元网络对分割字符开展识别.在能确保实时性的前提条件下考虑较高的识别准确度,考虑即时在线监测的要求.

根据电子器件管理平台,可以对产品的生产制造、货运物流、市场销售及其应用等阶段开展监管。喷码字符做为一种常见产品管控码,其检验、鉴别在赋码管控系统软件中拥有至关重要的影响力。对于字符的鉴别,普遍的方式 主要是根据软件系统设计方案的,该方式 不利机器设备当场智能化系统管理方法。因而,文中设计方案了一套根据FPGA和单脉冲藕合神经元网络(PCNN)的喷码字符识别技术。文中关键研究方向及結果为:(1)对于基本方式 在图像二值分割时,实际效果不理想化的难题,文中选用PCNN算法融合交叉熵基础理论来分割图像。,根据MATLAB对PCNN算法的基础实体模型剖析,对于不一样灰度值像素数火時刻不一样的特点,开展图像的二值分割。随后,运用每一次分割后图像与原图像的交叉熵的基础理论,明确PCNN在分割图像时,什么时候为二值分割图像。该方式 完成了图像的全自动分割,且实际效果非常好。(2)对于传统式投射分割方式 只有分割持续字符,没法分割点阵喷码字符的难题,文中明确提出改善的投射分割算法。该算法运用喷码字符中点阵裂缝与字符间隔的关联,根据操纵分割阀值的尺寸将一串串字符分割成单独字符,便于于字符svm算法及鉴别。改善后的算法不但可以分割持续字符,并且非常好的解决了传统式投射算法没法分割点阵字符的难题。(3)对于喷码字符的点阵特点,文中明确提出改善的网格图特点算法,并改变字符鉴别标准。