
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文檔簡介
1、當前,標簽已經(jīng)被廣泛應用于各類電器產(chǎn)品的工業(yè)生產(chǎn)線上,但是人工識別容易產(chǎn)生疲勞并導致識別錯誤,因此急需開發(fā)能夠應用于工業(yè)生產(chǎn)線上的標簽字符識別系統(tǒng)對標簽上的字符進行自動識別。
本課題主要是針對空調生產(chǎn)線上的標簽,研究開發(fā)一套滿足生產(chǎn)線需要的標簽字符識別系統(tǒng)。該識別系統(tǒng)需能對空調的銘牌和合格證兩種標簽上的空調型號、出廠編號、生產(chǎn)日期三項參數(shù),排除部分字符被表格線干擾的情況,對其進行識別和一致性比對。根據(jù)該要求,本課題主要完成了以
2、下工作:
?。?)對標簽字符識別系統(tǒng)進行總體設計。完成硬件系統(tǒng)的總體結構設計和設備選型,軟件系統(tǒng)的總體設計、功能分析及軟件算法關鍵技術的分析。
(2)對標簽字符研究并設計字符分割和特征提取算法。字符分割:是字符識別系統(tǒng)的基礎。在對圖像進行傾斜矯正后,將分步定位法用于對字符區(qū)域定位,后切分出單個字符。從表格框線中準確定位字符區(qū)域是字符分割的關鍵問題,本文將表格框線當做區(qū)域來檢測并去除,而非直線,取得較好的效果。特征提?。?/p>
3、是識別系統(tǒng)的關鍵,分別提取字符的孔洞特征;字符的混合特征,包括統(tǒng)計特征,結構特征和基于 Gabor變換的紋理特征;字符的筆畫特征包括字符的端點、交叉點、筆段、拐點、精細筆畫和遮擋字符的輪廓特征。
?。?)對標簽字符設計三層分類器進行識別分類。第一層分類器使用字符的孔洞特征和位置特征,采用基于歐式距離的分類器,對字符進行粗分類;第二層分類器利用字符的混合特征,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對幾個子類進一步細分;第三層分類器,根據(jù)字符的筆畫和輪廓
4、特征,采用模板匹配算法,對未被識別出的字符包括相似的正常字符和被遮擋的字符進行補充分類。相對于單個分類器,該設計在一定程度上提高了標簽字符識別系統(tǒng)的識別準確率。
?。?)根據(jù)所設計的標簽字符識別系統(tǒng),采用VC++進行軟件編程,最終實現(xiàn)該設計,主要包括硬件系統(tǒng)平臺的搭建,軟件算法功能的實現(xiàn)和軟件界面的實現(xiàn)。
設計并實現(xiàn)該識別系統(tǒng)后,對系統(tǒng)進行了測試,結果表明系統(tǒng)各項功能及系統(tǒng)實時性均可滿足生產(chǎn)線要求,該系統(tǒng)效果已得到客戶
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