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發布時間：2021-10-06 18:05
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厚鋼板生產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.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化算法分割字符,并根據聚類算法體制糾正分割結果.運用bp神經元網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,考慮即時在線監測的要求.厚鋼板生產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.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化算法分割字符,并根據聚類算法體制糾正分割結果.運用bp神經元網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,考慮即時在線監測的要求.
根據電子器件管理平臺,可以對產品的生產制造、貨運物流、市場銷售及其應用等階段開展監管。噴碼字符做為一種常見產品管控碼,其檢驗、鑒別在賦碼管控系統軟件中擁有至關重要的影響力。對于字符的鑒別,普遍的方式 主要是根據軟件系統設計方案的,該方式 不利機器設備當場智能化系統管理方法。因而,文中設計方案了一套根據FPGA和單脈沖藕合神經元網絡(PCNN)的噴碼字符識別技術。文中關鍵研究方向及結果為:(1)對于基本方式 在圖像二值分割時,實際效果不理想化的難題,文中選用PCNN算法融合交叉熵基礎理論來分割圖像。,根據MATLAB對PCNN算法的基礎實體模型剖析,對于不一樣灰度值像素數火時刻不一樣的特點,開展圖像的二值分割。隨后,運用每一次分割后圖像與原圖像的交叉熵的基礎理論,明確PCNN在分割圖像時,什么時候為二值分割圖像。該方式 完成了圖像的全自動分割,且實際效果非常好。(2)對于傳統式投射分割方式 只有分割持續字符,沒法分割點陣噴碼字符的難題,文中明確提出改善的投射分割算法。該算法運用噴碼字符中點陣裂縫與字符間隔的關聯,根據操縱分割閥值的尺寸將一串串字符分割成單獨字符,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字符,并且非常好的解決了傳統式投射算法沒法分割點陣字符的難題。(3)對于噴碼字符的點陣特點,文中明確提出改善的網格圖特點算法,并改變字符鑒別標準。
在電子光學符號識別機中,符號歷經歸類,提取特征的預處理后,一般要根據比較繁雜的邏輯性方法開展識別.文中詳細介紹一種用更改特征矢量素材逐步提升識別率的方法.這類方法簡易,有益于電子計算機剖析和設備的完成.在電子光學符號識別機中,符號歷經歸類,提取特征的預處理后,一般要根據比較繁雜的邏輯性方法開展識別.文中詳細介紹一種用更改特征矢量素材逐步提升識別率的方法.這類方法簡易,有益于電子計算機剖析和設備的完成.
