噴碼缺陷檢測(cè)

    噴碼視覺(jué)檢測(cè)在日化，制藥，化工，食品飲料等各行各業(yè)都有廣泛的應(yīng)用。邁迅威視覺(jué)的噴碼檢測(cè)系統(tǒng)可以直接安裝在噴碼機(jī)之后，以極低的成本，簡(jiǎn)單的操作和維護(hù)方式，更好的解決客戶(hù)在噴碼過(guò)程中遇到的問(wèn)題。

檢測(cè)內(nèi)容：

噴碼缺失，字符位置偏移，重影，字體模糊，噴碼變形，字符錯(cuò)誤

設(shè)備參數(shù)：

檢測(cè)速度：

快1500個(gè)/分鐘

檢出率：100%

功率：220V

產(chǎn)品應(yīng)用范圍：食品行業(yè)，藥品行業(yè)，化妝品行業(yè)，電子行業(yè)，化工行業(yè)，農(nóng)產(chǎn)品等任何需要噴碼的行業(yè)產(chǎn)品。

卡片條碼即時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)用以檢測(cè)卡上的號(hào)是不是恰當(dāng),是不是詳細(xì)和清楚。根據(jù)IEEE1394卡將工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)監(jiān)控?cái)z像頭拍攝的圖片傳送到電子計(jì)算機(jī)上,歷經(jīng)圖象處理,字符識(shí)別,隨后將賬號(hào)和品質(zhì)狀況紀(jì)錄在數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)?？ㄆ瑘D象歷經(jīng)剪裁、濾波器和標(biāo)識(shí)符切分,隨后根據(jù)圖像匹配開(kāi)展字符識(shí)別?？ㄆ瑮l碼即時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)用以檢測(cè)卡上的號(hào)是不是恰當(dāng),是不是詳細(xì)和清楚。根據(jù)IEEE1394卡將工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)監(jiān)控?cái)z像頭拍攝的圖片傳送到電子計(jì)算機(jī)上,歷經(jīng)圖象處理,字符識(shí)別,隨后將賬號(hào)和品質(zhì)狀況紀(jì)錄在數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)?？ㄆ瑘D象歷經(jīng)剪裁、濾波器和標(biāo)識(shí)符切分,隨后根據(jù)圖像匹配開(kāi)展字符識(shí)別。

根據(jù)模板匹配的畸變字符識(shí)別算法.該算法能夠全自動(dòng)校正因?yàn)槊鎸油渡渌斐傻幕冏址麍D象,明顯提升面層字符識(shí)別的準(zhǔn)確率.隨后對(duì)校正后 的圖象開(kāi)展字符精準(zhǔn)定位,終根據(jù)模板匹配算法對(duì)字符作出.實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,畸變字符校正算法合理地提升了算法針對(duì)圓上上字符的鑒別工作能力,在檢測(cè)中獲得了 優(yōu)良的實(shí)際效果.根據(jù)模板匹配的畸變字符識(shí)別算法.該算法能夠全自動(dòng)校正因?yàn)槊鎸油渡渌斐傻幕冏址麍D象,明顯提升面層字符識(shí)別的準(zhǔn)確率.隨后對(duì)校正后 的圖象開(kāi)展字符精準(zhǔn)定位,終根據(jù)模板匹配算法對(duì)字符作出.實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,畸變字符校正算法合理地提升了算法針對(duì)圓上上字符的鑒別工作能力,在檢測(cè)中獲得了 優(yōu)良的實(shí)際效果.

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(xiāo)售及其應(yīng)用等階段開(kāi)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(kāi)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)。