解决低质量图像给识别任务带来的困难，构造了一个由图像增强网络(EnCNN)和手写体数字识别网络(LeNet-5)组成的低质量图片识别框架.将图像增强网络嫁接在识别网络前，并使用提出的策略进行模型学习.使得低质量图像在被识别前图像质量得到较大的改善，终实现低质量手写体图像识别率的提高.实验部分将提出的方法和在单纯使用低质量图像或高清图作为训练集进行训练的方法进行了对比，实验表明在低质量图像上，精密尺寸测量视觉检测，提出的方法有更高的数字识别率，且有更强的泛化能力.可塑性数据信息条形码图象缺陷检测，制作与搜集条形码图象模版，对其进行准备解决，几何校正和条形码分割，后采用依据垂直投影的缺陷检测算法进行处理.运用算法先打横扫描条形码，外观缺陷喷码视觉检测，记录条和空的部位并计算其总宽，再竖向扫描条形码，辨别条和空中的缺陷.实验确认，本科研明确指出的算法能非常好的检测出条形码的外观缺陷如脱墨，划痕，污垢，墨杠，喷码缺陷高速视觉检测，准确度保证98%以上.易拉罐罐底喷码字符在线视觉检测方法，包括***中采用MSER方法对字符区域进行初***，视觉检测，通过连通域法进行细***.针对点阵喷码字符的特点，采用点阵喷码字符分割算法进行分割，确保了分割的准确性.字符识别中通过卷积***网络识别方法进行识别，在保证实时性的同时提高了检测精度，完全可以满足易拉罐罐底点阵喷码字符检测的高实时性，高准确性的要求.外观缺陷喷码视觉检测-视觉检测-CCD光学检测设备由上海迈迅威视觉科技有限公司提供。上海迈迅威视觉科技有限公司（w-）是从事“光学筛选机,影像检测机,视觉检测设备,非标自动化设备”的企业，公司秉承“诚信经营，用心服务”的理念，为您提供高质量的产品和服务。欢迎来电咨询！联系人：范纯英。同时本公司（w）还是从事光学筛选机，CCD视觉影像检测，外观缺陷检测设备的厂家，欢迎来电咨询。)