重軌生產(chǎn)線鋼坯識(shí)別方法實(shí)際應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、光學(xué)字符識(shí)別是一種全新的自動(dòng)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(xiàng)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(duì)理論及實(shí)際應(yīng)用的多方面難點(diǎn)，提出切實(shí)可行的方案，對(duì)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(shí)別系統(tǒng)的研究中提出了系統(tǒng)方案，對(duì)于項(xiàng)目前期研究成果進(jìn)行一定總結(jié)，以及對(duì)于當(dāng)前存在的重要問(wèn)題進(jìn)行研究，在繼承的基礎(chǔ)上做出改進(jìn)，針對(duì)生產(chǎn)線應(yīng)用后的諸

2、多問(wèn)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(duì)重軌生產(chǎn)線現(xiàn)場(chǎng)光照復(fù)雜、高溫、字跡模糊殘缺等問(wèn)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(shí)別背景，降低識(shí)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(shí)別四大方面。針對(duì)定位中的連通域去噪不徹底的問(wèn)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(guò)程中，對(duì)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(duì)這個(gè)問(wèn)題，本文提出了遞歸投影算法，對(duì)于上述極端情況有較好效果。在字符識(shí)別上，擴(kuò)充了識(shí)別過(guò)程，增加了基于KNN原理的符合識(shí)別算法，增強(qiáng)了算法的自適應(yīng)性。
　　最后對(duì)于軟件編碼及項(xiàng)目實(shí)施階段做了詳細(xì)說(shuō)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(shuō)明和實(shí)例分析，對(duì)于存在的疑難問(wèn)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(shí)別的諸多難題，這是一項(xiàng)復(fù)雜的工程，既需要