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行 业：机械 仪器仪表 测量仪表 

发布时间：2021-07-07

字符识别技术性是用机器视觉技术开展系统识别的关键研究内容之一.生产制造的工业生产当场环境恶劣，会造成所拍摄的图像失帧，模糊不清，含噪音及字符造成放缩，平移变换转动等情况.对于之上情况，对图像开展了早期预备处理，并对字符特征开展了获取;以后，对于二种字符特征，用改善的BP算法设计方案了2个神经元网络识别技术.字符识别技术性是用机器视觉技术开展系统识别的关键研究内容之一.生产制造的工业生产当场环境恶劣，会造成所拍摄的图像失帧，模糊不清，含噪音及字符造成放缩，平移变换转动等情况.对于之上情况，对图像开展了早期预备处理，并对字符特征开展了获取;以后，视觉定位引导厂家，对于二种字符特征，用改善的BP算法设计方案了2个神经元网络识别技术.

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.

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