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可塑性數(shù)據(jù)信息條形碼圖象缺陷檢測,制作與搜集條形碼圖象模版,對其進(jìn)行準(zhǔn)備解決,幾何校正和條形碼分割,后采用依據(jù)垂直投影的缺陷檢測算法進(jìn)行處理.運(yùn)用算法先打橫掃描條形碼,記錄條和空的部位并計(jì)算其總寬,再豎向掃描條形碼,辨別條和空中的缺陷.實(shí)驗(yàn)確認(rèn),本科研明確指出的算法能非常好的檢測出條形碼的外觀缺陷如脫墨,劃痕,污垢,墨杠,準(zhǔn)確度保證98%以上.
根據(jù)模板匹配的畸變字符識別算法.該算法能夠全自動校正因?yàn)槊鎸油渡渌斐傻幕冏址麍D象,明顯提升面層字符識別的準(zhǔn)確率.隨后對校正后
的圖象開展字符精準(zhǔn)定位,終根據(jù)模板匹配算法對字符作出.實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,畸變字符校正算法合理地提升了算法針對圓上上字符的鑒別工作能力,在檢測中獲得了
優(yōu)良的實(shí)際效果.根據(jù)模板匹配的畸變字符識別算法.該算法能夠全自動校正因?yàn)槊鎸油渡渌斐傻幕冏址麍D象,明顯提升面層字符識別的準(zhǔn)確率.隨后對校正后
的圖象開展字符精準(zhǔn)定位,終根據(jù)模板匹配算法對字符作出.實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,畸變字符校正算法合理地提升了算法針對圓上上字符的鑒別工作能力,在檢測中獲得了
優(yōu)良的實(shí)際效果.
包裝過程中非常容易導(dǎo)致煙包噴碼字符識別準(zhǔn)確率較低的好多個緣故,充分考慮生產(chǎn)制造的工業(yè)生產(chǎn)當(dāng)場艱苦環(huán)境,會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)動等狀況,有目的性地對根據(jù)BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的煙包噴碼字符智能識別系統(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別過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,選用條形圖對圖像開展敘述,并在這個基礎(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別過程中的各種各樣字符圖像難題