根据模板匹配的畸变字符识别算法.该算法能够全自动校正因为面层投射所造成的畸变字符图象,明显提升面层字符识别的准确率.随后对校正后的图象开展字符定位,终根据模板匹配算法对字符作出.实验结果显示,畸变字符校正算法合理地提升了算法针对圆上上字符的鉴别工作能力,在检测中获得了优良的实际效果.根据模板匹配的畸变字符识别算法.该算法能够全自动校正因为面层投射所造成的畸变字符图象,明显提升面层字符识别的准确率.随后对校正后的图象开展字符定位,终根据模板匹配算法对字符作出.实验结果显示,畸变字符校正算法合理地提升了算法针对圆上上字符的鉴别工作能力,在检测中获得了优良的实际效果.

包b过程中非常容易导致烟包喷码字符识别准确率较低的好多个缘故,充分考虑生产制造的工业生产当场艰苦环境,会造成所拍z的图像失帧、模糊不清、噪音及字符造成放缩、平移变换转动等状况,有目的性地对根据BP神经元网络的烟包喷码字符智能识别系统软件进行了科学研究。 详细介绍了在烟包喷码字符识别过程中选用的一些基础技术性,包含图像预备处理、获取矩阵的特征值、图像切分和图像鉴别这好多个重要环节,大家设计方案了一套健全的预备处理计划方案,选用条形图对图像开展叙述,并在这个基础上设计方案了有关的图像分割、图像提高、除去噪音等优化算法,为此处理烟包喷码字符识别过程中的各种各样字符图像难题

工业产品的包装上常含有产品编号、序列号、生产及截止日期等重要的喷码信息,而在产品包装的喷印过程中受到可能出现的机械故障、环境变化、运输磨损等不确定因素影响,喷码的喷印效果可能会出现变化。因此,产品包装在完成喷码的喷印后,需要对喷码进行检测才能保证喷码的正确可读。包装信息错误的产品将会对企业的生产效率、物流仓储、品牌形象等方面造成一系列不利影响。传统喷码检测方法使用人工方式辨别喷码质量的好坏,由于其在效率、失误率、人力成本等方面的劣势,并不适合应用在企业的大规模包装生产流水线上。