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系统包括:喷码检测相机、喷码检测光源及设置在纸盒上部的外形检测相机；至少一个激光光源，设置在纸盒上部，用于发射激光线，以在所述纸盒表面的端到第二端形成所述激光线；至少一个第二激光光源，设置在纸盒上部，用于发射第二激光线，以在所述纸盒表面的侧到第二侧形成所述第二激光线；图像处理装置，分别与外形检测相机及喷码检测相机连接，用于接收外形检测相机及喷码检测相机到的纸盒图像，根据纸盒图像判断当前纸盒是否封装完好及喷码是否合格。其可配合现有纸盒封装喷码生产线，实现对纸盒封装及表面喷码的实时在线检测，降低了漏检率，提高了检测精度。
厚钢板生产流水线点阵式条码字符自动识别方式 ，包含采用图象和轮廊投射的方式 定位字符地区.对于繁杂工作状况造成的字符形变，模糊不清的状况，采用多方向线扫描仪优化算法分割字符，并根据聚类算法体制纠正分割结果.运用bp神经元网络对分割字符开展识别.在能确保实时性的前提条件下考虑较高的识别准确度，考虑即时在线监测的要求.厚钢板生产流水线点阵式条码字符自动识别方式 ，包含采用图象和轮廊投射的方式 定位字符地区.对于繁杂工作状况造成的字符形变，模糊不清的状况，采用多方向线扫描仪优化算法分割字符，并根据聚类算法体制纠正分割结果.运用bp神经元网络对分割字符开展识别.在能确保实时性的前提条件下考虑较高的识别准确度，考虑即时在线监测的要求.
根据电子器件管理平台，可以对产品的生产制造、货运物流、市场销售及其应用等阶段开展监管。喷码字符做为一种常见产品管控码，其检验、鉴别在赋码管控系统软件中拥有至关重要的影响力。对于字符的鉴别，普遍的方式 主要是根据软件系统设计方案的，该方式 不利机器设备当场智能化系统管理方法。因而，文中设计方案了一套根据FPGA和单脉冲藕合神经元网络(PCNN)的喷码字符识别技术。文中关键研究方向及结果为:(1)对于基本方式 在图像二值分割时，实际效果不理想化的难题，文中选用PCNN算法融合交叉熵基础理论来分割图像。，根据MATLAB对PCNN算法的基础实体模型剖析，对于不一样灰度值像素数火时刻不一样的特点，开展图像的二值分割。随后，运用每一次分割后图像与原图像的交叉熵的基础理论，保持架光学检测技术指导，明确PCNN在分割图像时，什么时候为二值分割图像。该方式 完成了图像的全自动分割，且实际效果非常好。(2)对于传统式投射分割方式 只有分割持续字符，没法分割点阵喷码字符的难题，文中明确提出改善的投射分割算法。该算法运用喷码字符中点阵裂缝与字符间隔的关联，根据操纵分割阀值的尺寸将一串串字符分割成单独字符，便于于字符svm算法及鉴别。改善后的算法不但可以分割持续字符，并且非常好的解决了传统式投射算法没法分割点阵字符的难题。(3)对于喷码字符的点阵特点，文中明确提出改善的网格图特点算法，并改变字符鉴别标准。
