根据模板匹配的畸变字符识别算法.该算法能够全自动校正因为面层投射所造成的畸变字符图象,明显提升面层字符识别的准确率.随后对校正后的图象开展字符定位,终根据模板匹配算法对字符作出.实验结果显示,畸变字符校正算法合理地提升了算法针对圆上上字符的鉴别工作能力,在检测中获得了优良的实际效果.根据模板匹配的畸变字符识别算法.该算法能够全自动校正因为面层投射所造成的畸变字符图象,明显提升面层字符识别的准确率.随后对校正后的图象开展字符定位,终根据模板匹配算法对字符作出.实验结果显示,畸变字符校正算法合理地提升了算法针对圆上上字符的鉴别工作能力,在检测中获得了优良的实际效果.

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.

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.