| 企业等级： | 普通会员 |
| 经营模式： | 生产加工 |
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发布时间：2022-07-09 06:49:00 作者：迈迅威视觉
在规模性工业化生产全过程中,基本上全部产品表层都是负荷产品标识的字符信息.采用字符识别的方法对产品信息开展全自动及辨别在产品的全部生命期中起着关键功效,因而考虑工业生产当场工作状况规定的字符识别系统软件务必具有鉴别速度更快,识别,可扩展性好的特性.根据机器视觉技术服务平台MVTecHALCON,融合编程语言,设计方案和开发设计了铜环产品面层条码信息的全自动及在线识别系统软件,包括原材料运输,图象,信息分辨及快递分拣,解决了工业生产铜环面层不规律排序字符,歪曲形变字符和模糊不清字符信息的图象处理和OCR(OpticalCharacterRecognition)字符识别难题.运作结果显示不规律字符信息一次准确率做到99%之上,完成了铜环产品的生产制造与检验全过程一体化.
包裝过程中非常容易导致烟包喷码字符识别准确率较低的好多个缘故,充分考虑生产制造的工业生产当场艰苦环境,会造成所拍攝的图像失帧、模糊不清、噪音及字符造成放缩、平移变换转动等状况,有目的性地对根据BP神经元网络的烟包喷码字符智能识别系统软件进行了科学研究。详细介绍了在烟包喷码字符识别过程中选用的一些基础技术性,包含图像预备处理、获取矩阵的特征值、图像切分和图像鉴别这好多个重要环节,大家设计方案了一套健全的预备处理计划方案,选用条形图对图像开展叙述,并在这个基础上设计方案了有关的图像分割、图像提高、除去噪音等优化算法,为此处理烟包喷码字符识别过程中的各种各样字符图像难题
解决低质量图像给识别任务带来的困难,构造了一个由图像增强网络(EnCNN)和手写体数字识别网络(LeNet-5)组成的低质量图片识别框架.将图像增强网络嫁接在识别网络前,并使用提出的策略进行模型学习.使得低质量图像在被识别前图像质量得到较大的改善,终实现低质量手写体图像识别率的提高.实验部分将提出的方法和在单纯使用低质量图像或高清图作为训练集进行训练的方法进行了对比,实验表明在低质量图像上,提出的方法有更高的数字识别率,且有更强的泛化能力.
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