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
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文檔簡介
1、光學(xué)字符識別是一種全新的自動化技術(shù),在很多傳統(tǒng)領(lǐng)域已經(jīng)研發(fā)出成熟的產(chǎn)品,本文旨在將這項新技術(shù)應(yīng)用到鋼鐵行業(yè)。在復(fù)雜多變的生產(chǎn)線環(huán)境中,諸多干擾因素都加大了應(yīng)用難度。針對理論及實際應(yīng)用的多方面難點,提出切實可行的方案,對于提高鋼鐵行業(yè)的傳統(tǒng)面貌具有重要意義。
本文是在武鋼重軌生產(chǎn)線鋼坯識別系統(tǒng)的研究中提出了系統(tǒng)方案,對于項目前期研究成果進(jìn)行一定總結(jié),以及對于當(dāng)前存在的重要問題進(jìn)行研究,在繼承的基礎(chǔ)上做出改進(jìn),針對生產(chǎn)線應(yīng)用后的諸
2、多問題,提出相應(yīng)解決方法。
首先研究了生產(chǎn)線鋼坯圖像采集系統(tǒng)硬件部分,針對重軌生產(chǎn)線現(xiàn)場光照復(fù)雜、高溫、字跡模糊殘缺等問題,因地制宜地利用軋機(jī)生產(chǎn)線的現(xiàn)有設(shè)備和環(huán)境,最大化地改進(jìn)識別背景,降低識別復(fù)雜系數(shù)。
其次總結(jié)了目前的主要研究成果,包括圖像預(yù)處理、字符定位、字符切分和字符識別四大方面。針對定位中的連通域去噪不徹底的問題,增加了智能判定條件,更加完善了定位效果。在字符切分過程中,對于某些粘連甚至邊緣部分融合的情況
3、,現(xiàn)有算法的切分結(jié)果比較粗糙,針對這個問題,本文提出了遞歸投影算法,對于上述極端情況有較好效果。在字符識別上,擴(kuò)充了識別過程,增加了基于KNN原理的符合識別算法,增強(qiáng)了算法的自適應(yīng)性。
最后對于軟件編碼及項目實施階段做了詳細(xì)說明,解析了軟件框架,列舉出軟件細(xì)分功能,給出了軟件使用說明和實例分析,對于存在的疑難問題,提出了詳盡的解決方案。
結(jié)果表明該系統(tǒng)能成功解決生產(chǎn)線鋼坯字符識別的諸多難題,這是一項復(fù)雜的工程,既需要
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