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              發布時間:2021-03-24 07:59  

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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.


              在規模性工業化生產全過程中,基本上全部產品表層都是負荷產品標識的字符信息.采用字符識別的方法對產品信息開展全自動采集及辨別在產品的全部生命期中起著關鍵功效,因而考慮工業生產當場工作狀況規定的字符識別系統軟件務必具有鑒別速度更快,識別,可擴展性好的特性.根據機器視覺技術服務平臺MVTec HALCON,融合編程語言,設計方案和開發設計了銅環產品面層條碼信息的全自動采集及在線識別系統軟件,包括原材料運輸,圖象采集,信息分辨及快遞分揀,解決了工業生產銅環面層不規律排序字符,歪曲形變字符和模糊不清字符信息的圖象處理和OCR(Optical Character Recognition)字符識別難題.運作結果顯示不規律字符信息一次準確率做到99%之上,完成了銅環產品的生產制造與檢驗全過程一體化.


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