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喷码机已经大量应用于生产过程中，它操作方便简单，与工厂本身的数据库链接，可以对产品起到跟踪记录的作用；但是如何检测喷码的质量，防止喷码的错误瑕疵造成数据管理的混乱呢？我们可以求助于视觉检测设备。
本设备位于喷码机的后端， 用于对喷码的结果进行检测， 确保产品出厂前的生产日期及批号无任何错误。 设备可以根据现场情况进行调整以适用于不同的现场需求。
检测内容：喷码缺失，喷码变形，字符位置偏移，重影，字体模糊，字符错误
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，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.
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，视觉影像检测厂家，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.
