根據(jù)模板匹配的畸變字符識別算法.該算法能夠全自動校正因為面層投射所造成的畸變字符圖象,明顯提升面層字符識別的準確率.隨后對校正后的圖象開展字符定位,終根據(jù)模板匹配算法對字符作出.實驗結(jié)果顯示,畸變字符校正算法合理地提升了算法針對圓上上字符的鑒別工作能力,在檢測中獲得了優(yōu)良的實際效果.根據(jù)模板匹配的畸變字符識別算法.該算法能夠全自動校正因為面層投射所造成的畸變字符圖象,明顯提升面層字符識別的準確率.隨后對校正后的圖象開展字符定位,終根據(jù)模板匹配算法對字符作出.實驗結(jié)果顯示,畸變字符校正算法合理地提升了算法針對圓上上字符的鑒別工作能力,在檢測中獲得了優(yōu)良的實際效果.

厚鋼板生產(chǎn)流水線點陣式條碼字符自動識別方式 ,包含采用圖象和輪廊投射的方式 定位字符地區(qū).對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.運用bp神經(jīng)元網(wǎng)絡對分割字符開展識別.在能確保實時性的前提條件下考慮較高的識別準確度,考慮即時在線監(jiān)測的要求.厚鋼板生產(chǎn)流水線點陣式條碼字符自動識別方式 ,包含采用圖象和輪廊投射的方式 定位字符地區(qū).對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.運用bp神經(jīng)元網(wǎng)絡對分割字符開展識別.在能確保實時性的前提條件下考慮較高的識別準確度,考慮即時在線監(jiān)測的要求.

包裝過程中非常容易導致煙包噴碼字符識別準確率較低的好多個緣故,充分考慮生產(chǎn)制造的工業(yè)生產(chǎn)當場艱苦環(huán)境,會造成所拍攝的圖像失幀、模糊不清、噪音及字符造成放縮、平移變換轉(zhuǎn)動等狀況,有目的性地對根據(jù)BP神經(jīng)元網(wǎng)絡的煙包噴碼字符智能識別系統(tǒng)軟件進行了科學研究。 詳細介紹了在煙包噴碼字符識別過程中選用的一些基礎技術(shù)性,包含圖像預備處理、獲取矩陣的特征值、圖像切分和圖像鑒別這好多個重要環(huán)節(jié),大家設計方案了一套健全的預備處理計劃方案,選用條形圖對圖像開展敘述,并在這個基礎上設計方案了有關的圖像分割、圖像提高、除去噪音等優(yōu)化算法,為此處理煙包噴碼字符識別過程中的各種各樣字符圖像難題