現(xiàn)如今食用油激光噴碼檢測(cè)方法 仍是傳統(tǒng)的人力資源燈檢法,存在成本上升,不穩(wěn)定,精度低,工作員激起等難點(diǎn),早就不能考慮到生產(chǎn)商和消費(fèi)者的要求,因而方案設(shè)計(jì)一種依據(jù)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)技術(shù)性和自動(dòng)化控制自動(dòng)控制系統(tǒng)的食用油激光噴碼檢測(cè)分揀系統(tǒng)軟件軟件.借助Matlabscript節(jié)點(diǎn),采用LabVIEW和MATLAB軟件混和程序流程撰寫的方法 進(jìn)行噴碼標(biāo)志符檢測(cè),LabVIEW軟件進(jìn)行圖像搜集,工控觸摸屏制作和數(shù)據(jù)信息數(shù)據(jù)分析功效,MATLAB軟件進(jìn)行圖象處理和圖像識(shí)別技術(shù)功效,充分利用各軟件優(yōu)勢(shì),降低程序流程撰寫設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)難易度.LabVIEW依據(jù)VISA串口通訊將噴碼質(zhì)量信息傳輸至PLC(ProgrammableLogicController,可編程邏輯控制器),控制自動(dòng)式分揀機(jī)構(gòu) 將噴碼不合格的食用油除去,從而保證和提高產(chǎn)品質(zhì)量.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示,系統(tǒng)軟件軟件適當(dāng)檢測(cè)和分揀率可穩(wěn)定保證90%以上.

在規(guī)模性工業(yè)化生產(chǎn)全過(guò)程中,基本上全部產(chǎn)品表層都是負(fù)荷產(chǎn)品標(biāo)識(shí)的字符信息.采用字符識(shí)別的方法對(duì)產(chǎn)品信息開(kāi)展全自動(dòng)采集及辨別在產(chǎn)品的全部生命期中起著關(guān)鍵功效,因而考慮工業(yè)生產(chǎn)當(dāng)場(chǎng)工作狀況規(guī)定的字符識(shí)別系統(tǒng)軟件務(wù)必具有鑒別速度更快,識(shí)別,可擴(kuò)展性好的特性.根據(jù)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)服務(wù)平臺(tái)MVTec HALCON,融合編程語(yǔ)言,設(shè)計(jì)方案和開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)了銅環(huán)產(chǎn)品面層條碼信息的全自動(dòng)采集及在線識(shí)別系統(tǒng)軟件,包括原材料運(yùn)輸,圖象采集,信息分辨及快遞分揀,解決了工業(yè)生產(chǎn)銅環(huán)面層不規(guī)律排序字符,歪曲形變字符和模糊不清字符信息的圖象處理和OCR(Optical Character Recognition)字符識(shí)別難題.運(yùn)作結(jié)果顯示不規(guī)律字符信息一次準(zhǔn)確率做到99%之上,完成了銅環(huán)產(chǎn)品的生產(chǎn)制造與檢驗(yàn)全過(guò)程一體化.

根據(jù)電子器件管理平臺(tái),可以對(duì)產(chǎn)品的生產(chǎn)制造、貨運(yùn)物流、市場(chǎng)銷售及其應(yīng)用等階段開(kāi)展監(jiān)管。噴碼字符做為一種常見(jiàn)產(chǎn)品管控碼,其檢驗(yàn)、鑒別在賦碼管控系統(tǒng)軟件中擁有至關(guān)重要的影響力。對(duì)于字符的鑒別,普遍的方式 主要是根據(jù)軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案的,該方式 不利機(jī)器設(shè)備當(dāng)場(chǎng)智能化系統(tǒng)管理方法。因而,文中設(shè)計(jì)方案了一套根據(jù)FPGA和單脈沖藕合神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(PCNN)的噴碼字符識(shí)別技術(shù)。文中關(guān)鍵研究方向及結(jié)果為:(1)對(duì)于基本方式 在圖像二值分割時(shí),實(shí)際效果不理想化的難題,文中選用PCNN算法融合交叉熵基礎(chǔ)理論來(lái)分割圖像。,根據(jù)MATLAB對(duì)PCNN算法的基礎(chǔ)實(shí)體模型剖析,對(duì)于不一樣灰度值像素?cái)?shù)火時(shí)刻不一樣的特點(diǎn),開(kāi)展圖像的二值分割。隨后,運(yùn)用每一次分割后圖像與原圖像的交叉熵的基礎(chǔ)理論,明確PCNN在分割圖像時(shí),什么時(shí)候?yàn)槎捣指顖D像。該方式 完成了圖像的全自動(dòng)分割,且實(shí)際效果非常好。(2)對(duì)于傳統(tǒng)式投射分割方式 只有分割持續(xù)字符,沒(méi)法分割點(diǎn)陣噴碼字符的難題,文中明確提出改善的投射分割算法。該算法運(yùn)用噴碼字符中點(diǎn)陣裂縫與字符間隔的關(guān)聯(lián),根據(jù)操縱分割閥值的尺寸將一串串字符分割成單獨(dú)字符,便于于字符svm算法及鑒別。改善后的算法不但可以分割持續(xù)字符,并且非常好的解決了傳統(tǒng)式投射算法沒(méi)法分割點(diǎn)陣字符的難題。(3)對(duì)于噴碼字符的點(diǎn)陣特點(diǎn),文中明確提出改善的網(wǎng)格圖特點(diǎn)算法,并改變字符鑒別標(biāo)準(zhǔn)。

包裝過(guò)程中非常容易導(dǎo)致煙包噴碼字符識(shí)別準(zhǔn)確率較低的好多個(gè)緣故,充分考慮生產(chǎn)制造的工業(yè)生產(chǎn)當(dāng)場(chǎng)艱苦環(huán)境,會(huì)造成所拍攝的圖像失幀、模糊不清、噪音及字符造成放縮、平移變換轉(zhuǎn)動(dòng)等狀況,有目的性地對(duì)根據(jù)BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的煙包噴碼字符智能識(shí)別系統(tǒng)軟件進(jìn)行了科學(xué)研究。 詳細(xì)介紹了在煙包噴碼字符識(shí)別過(guò)程中選用的一些基礎(chǔ)技術(shù)性,包含圖像預(yù)備處理、獲取矩陣的特征值、圖像切分和圖像鑒別這好多個(gè)重要環(huán)節(jié),大家設(shè)計(jì)方案了一套健全的預(yù)備處理計(jì)劃方案,選用條形圖對(duì)圖像開(kāi)展敘述,并在這個(gè)基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)方案了有關(guān)的圖像分割、圖像提高、除去噪音等優(yōu)化算法,為此處理煙包噴碼字符識(shí)別過(guò)程中的各種各樣字符圖像難題