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发布时间：2021-10-02
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解决低质量图像给识别任务带来的困难，构造了一个由图像增强网络(EnCNN)和手写体数字识别网络(LeNet-5)组成的低质量图片识别框架.将图像增强网络嫁接在识别网络前，并使用提出的策略进行模型学习.使得低质量图像在被识别前图像质量得到较大的改善，终实现低质量手写体图像识别率的提高.实验部分将提出的方法和在单纯使用低质量图像或高清图作为训练集进行训练的方法进行了对比，视觉影像检测系统，实验表明在低质量图像上，提出的方法有更高的数字识别率，且有更强的泛化能力.
可塑性数据信息条形码图象缺陷检测，制作与搜集条形码图象模版，对其进行准备解决，视觉影像检测厂家电话，几何校正和条形码分割，后采用依据垂直投影的缺陷检测算法进行处理.运用算法先打横扫描条形码，记录条和空的部位并计算其总宽，再竖向扫描条形码，辨别条和空中的缺陷.实验确认，本科研明确指出的算法能非常好的检测出条形码的外观缺陷如脱墨，划痕，污垢，墨杠，准确度保证98%以上. 
