厚鋼板生產(chǎn)流水線點(diǎn)陣式條碼字符自動(dòng)識(shí)別方式 ,包含采用圖象和輪廊投射的方式 精準(zhǔn)定位字符地區(qū).對(duì)于繁雜工作狀況造成的字符形變,模糊不清的狀況,采用多方向線掃描儀優(yōu)化算法分割字符,并根據(jù)聚類算法體制糾正分割結(jié)果.運(yùn)用bp神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)對(duì)分割字符開展識(shí)別.在能確保實(shí)時(shí)性的前提條件下考慮較高的識(shí)別準(zhǔn)確度,考慮即時(shí)在線監(jiān)測(cè)的要求.厚鋼板生產(chǎn)流水線點(diǎn)陣式條碼字符自動(dòng)識(shí)別方式 ,包含采用圖象和輪廊投射的方式 精準(zhǔn)定位字符地區(qū).對(duì)于繁雜工作狀況造成的字符形變,模糊不清的狀況,采用多方向線掃描儀優(yōu)化算法分割字符,并根據(jù)聚類算法體制糾正分割結(jié)果.運(yùn)用bp神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)對(duì)分割字符開展識(shí)別.在能確保實(shí)時(shí)性的前提條件下考慮較高的識(shí)別準(zhǔn)確度,考慮即時(shí)在線監(jiān)測(cè)的要求.

根據(jù)電子器件管理平臺(tái),可以對(duì)產(chǎn)品的生產(chǎn)制造、貨運(yùn)物流、市場(chǎng)銷售及其應(yīng)用等階段開展監(jiān)管。噴碼字符做為一種常見(jiàn)產(chǎn)品管控碼,其檢驗(yàn)、鑒別在賦碼管控系統(tǒng)軟件中擁有至關(guān)重要的影響力。對(duì)于字符的鑒別,普遍的方式 主要是根據(jù)軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案的,該方式 不利機(jī)器設(shè)備當(dāng)場(chǎng)智能化系統(tǒng)管理方法。因而,文中設(shè)計(jì)方案了一套根據(jù)FPGA和單脈沖藕合神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(PCNN)的噴碼字符識(shí)別技術(shù)。文中關(guān)鍵研究方向及結(jié)果為:(1)對(duì)于基本方式 在圖像二值分割時(shí),實(shí)際效果不理想化的難題,文中選用PCNN算法融合交叉熵基礎(chǔ)理論來(lái)分割圖像。,根據(jù)MATLAB對(duì)PCNN算法的基礎(chǔ)實(shí)體模型剖析,對(duì)于不一樣灰度值像素?cái)?shù)火時(shí)刻不一樣的特點(diǎn),開展圖像的二值分割。隨后,運(yùn)用每一次分割后圖像與原圖像的交叉熵的基礎(chǔ)理論,明確PCNN在分割圖像時(shí),什么時(shí)候?yàn)槎捣指顖D像。該方式 完成了圖像的全自動(dòng)分割,且實(shí)際效果非常好。(2)對(duì)于傳統(tǒng)式投射分割方式 只有分割持續(xù)字符,沒(méi)法分割點(diǎn)陣噴碼字符的難題,文中明確提出改善的投射分割算法。該算法運(yùn)用噴碼字符中點(diǎn)陣裂縫與字符間隔的關(guān)聯(lián),根據(jù)操縱分割閥值的尺寸將一串串字符分割成單獨(dú)字符,便于于字符svm算法及鑒別。改善后的算法不但可以分割持續(xù)字符,并且非常好的解決了傳統(tǒng)式投射算法沒(méi)法分割點(diǎn)陣字符的難題。(3)對(duì)于噴碼字符的點(diǎn)陣特點(diǎn),文中明確提出改善的網(wǎng)格圖特點(diǎn)算法,并徹底改變字符鑒別標(biāo)準(zhǔn)。

字符識(shí)別技術(shù)性是用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)開展系統(tǒng)識(shí)別的關(guān)鍵研究?jī)?nèi)容之一.生產(chǎn)制造的工業(yè)生產(chǎn)當(dāng)場(chǎng)環(huán)境惡劣,會(huì)造成所拍攝的圖像失幀,模糊不清,含噪音及字符造成放縮,平移變換轉(zhuǎn)動(dòng)等情況.對(duì)于之上情況,對(duì)圖像開展了早期預(yù)備處理,并對(duì)字符特征開展了獲取;以后,對(duì)于二種字符特征,用改善的BP算法設(shè)計(jì)方案了2個(gè)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù).字符識(shí)別技術(shù)性是用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)開展系統(tǒng)識(shí)別的關(guān)鍵研究?jī)?nèi)容之一.生產(chǎn)制造的工業(yè)生產(chǎn)當(dāng)場(chǎng)環(huán)境惡劣,會(huì)造成所拍攝的圖像失幀,模糊不清,含噪音及字符造成放縮,平移變換轉(zhuǎn)動(dòng)等情況.對(duì)于之上情況,對(duì)圖像開展了早期預(yù)備處理,并對(duì)字符特征開展了獲取;以后,對(duì)于二種字符特征,用改善的BP算法設(shè)計(jì)方案了2個(gè)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù).