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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,影像式光学筛选机,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---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---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.
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,影像式光学筛选机公司,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
时间码缺陷检测依然以人力---.目前的用以检验时间码缺陷的算法受制于算法复杂度和准确度,没法在工业领域得到很大范畴的运用.对于那样的状况,明确提出了一种新的根据迭代更新配准的t-rotateiterativeclosestpoint(pricp)算法.该算法把时间码抽象性为点特点,根据对模版和特点点开展配准来快速检测时间码的缺陷,影像式光学筛选机制造,引进---学习进一步提高了该算法的性,鲁棒性及缺陷归类能力.该算法早已取得成功运用于青岛啤酒厂生产流水线条码时间的缺陷检测中,当场运作数据显示该算法在鲁棒性和层面---好于别的方式 ,适用好几个连通域信息内容码的迅速缺陷检测,另外不会受到标准及情况管束,抗噪音能力强,可立即运用于别的的视觉效果行业.
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