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              發布時間:2021-01-01 16:48  

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              時間碼缺陷檢測依然以人力主導.目前的用以檢驗時間碼缺陷的算法受制于算法復雜度和準確度,沒法在工業領域得到很大范疇的運用.對于那樣的狀況,明確提出了一種新的根據迭代更新配準的t-rotate iterative closest point(PRICP)算法.該算法把時間碼抽象性為點特點,根據對模版和特點點開展配準來快速檢測時間碼的缺陷,引進深度學習進一步提高了該算法的性,魯棒性及缺陷歸類能力.該算法早已取得成功運用于青島啤酒廠生產流水線條碼時間的缺陷檢測中,當場運作數據顯示該算法在魯棒性和層面顯著好于別的方式 ,適用好幾個連通域信息內容碼的迅速缺陷檢測,另外不會受到標準及情況管束,抗噪音能力強,可立即運用于別的的視覺效果行業.


              可塑性數據信息條形碼圖象缺陷檢測,制作與搜集條形碼圖象模版,對其進行準備解決,幾何校正和條形碼分割,后采用依據垂直投影的缺陷檢測算法進行處理.運用算法先打橫掃描條形碼,記錄條和空的部位并計算其總寬,再豎向掃描條形碼,辨別條和空中的缺陷.實驗確認,本科研明確指出的算法能非常好的檢測出條形碼的外觀缺陷如脫墨,劃痕,污垢,墨杠,準確度保證98%以上.


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