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基于机器视觉的手写钢板号图像增强及矫正算法研究与应用 被引量：1
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作者 徐宽广 何东隅 +2 位作者 韩冰 刘宇佳 李家栋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期350-356,共7页
钢板号的正确识别检查是实现生产线自动化生产的重要基础条件之一。近年来,许多生产线在备料位置配备了喷印机用于自动标记物料编号。喷印的字迹清晰且耐高温,在没有涂抹的情况下使用钢板号识别设备可以实现接近100%的识别率。然而,由... 钢板号的正确识别检查是实现生产线自动化生产的重要基础条件之一。近年来,许多生产线在备料位置配备了喷印机用于自动标记物料编号。喷印的字迹清晰且耐高温,在没有涂抹的情况下使用钢板号识别设备可以实现接近100%的识别率。然而,由于喷印设备故障或受限于资金和空间等原因,有时无法安装喷印设备,只能依赖人工手写的方式在钢板表面标记编号。与喷印编号相比,手写编号存在书写随意、连笔、字迹歪斜扭曲等复杂情况,这些因素限制了识别系统的准确性。鉴于识别效果较差,通常需要依赖人工目测来辅助识别,从而影响了物料跟踪自动化的实施效果。为了提升手写钢板号的识别效果,对传统机器学习光学字符识别(OCR)文本区域检测算法进行改进研究,并针对手写钢板号的特征,提出一种图像增强和扭曲矫正处理的算法。应用结果表明,该算法可以改善手写钢板号的图像质量和形状,提高识别的准确性。该研究旨在提升手写钢板号识别效果,以解决自动化生产中的难题。通过图像增强和矫正处理,使识别系统更好地处理手写钢板号,推动物料跟踪的自动化实施。 展开更多
关键词 光学字符识别 钢板号识别 手写OCR区域校正 OCR图像预处理 自动识别
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