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***,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.

根据电子器件管理平台,可以对产品的生产制造、货运物流、市场销售及其应用等阶段开展监管。喷码字符做为一种常见产品管控码,其检验、鉴别在赋码管控系统软件中拥有至关重要的影响力。对于字符的鉴别,普遍的方式 主要是根据软件系统设计方案的,该方式 不利机器设备当场智能化系统管理方法。因而,文中设计方案了一套根据FPGA和单脉冲藕合***元网络(PCNN)的喷码字符识别技术。文中关键研究方向及結果为:(1)对于基本方式 在图像二值分割时,实际效果不理想化的难题,文中选用PCNN算法融合交叉熵基础理论来分割图像。,根据MATLAB对PCNN算法的基础实体模型剖析,对于不一样灰度值像素数火時刻不一样的特点,开展图像的二值分割。随后,运用每一次分割后图像与原图像的交叉熵的基础理论,明确PCNN在分割图像时,什么时候为二值分割图像。该方式 完成了图像的全自动分割,且实际效果非常好。(2)对于传统式投射分割方式 只有分割持续字符,没法分割点阵喷码字符的难题,文中明确提出改善的投射分割算法。该算法运用喷码字符中点阵裂缝与字符间隔的关联,根据操纵分割阀值的尺寸将一串串字符分割成单独字符,便于于字符svm算法及鉴别。改善后的算法不但可以分割持续字符,并且非常好的解决了传统式投射算法没法分割点阵字符的难题。(3)对于喷码字符的点阵特点,文中明确提出改善的网格图特点算法,并改变字符鉴别标准。

在电子光学符号识别机中,符号历经归类,提取特征的预处理后,一般要根据比较繁杂的逻辑性方法开展识别.文中详细介绍一种用更改特征矢量素材逐步提升识别率的方法.这类方法简易,有益于电子计算机剖析和设备的完成.在电子光学符号识别机中,符号历经归类,提取特征的预处理后,一般要根据比较繁杂的逻辑性方法开展识别.文中详细介绍一种用更改特征矢量素材逐步提升识别率的方法.这类方法简易,有益于电子计算机剖析和设备的完成.