[发明专利]一种易拉罐点阵喷码字符在线视觉检测方法在审
| 申请号： | 201410546370.5 | 申请日： | 2014-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN104268538A | 公开（公告）日： | 2015-01-07 |
| 发明（设计）人： | 白瑞林;南阳 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 214122 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于机器视觉的易拉罐罐底喷码字符在线视觉检测方法，包括定位中采用MSER方法对字符区域进行初定位，通过连通域法进行细定位。针对点阵喷码字符的特点，采用点阵喷码字符分割算法进行分割，确保了分割的准确性。字符识别中通过卷积神经网络识别方法进行识别，在保证实时性的同时提高了检测精度，完全可以满足易拉罐罐底点阵喷码字符检测的高实时性、高准确性的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 易拉罐 点阵 码字 在线 视觉 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于机器视觉的易拉罐罐底喷码字符在线检测方法，其特征是，离线状态下对图像中字符进行分割，并归类构建字符库，采用改进后的卷积神经网络学习法进行训练，形成稳定的分类器；在线识别中实时拍摄图片，分割字符，并用分类器进行分类；具体包括以下几个步骤：(1)对易拉罐罐底图像进行MSER处理，通过形态学面积法定位出字符区域；(2)针对点阵字符的特点，采用点阵字符分割模块对区域进行分割，得到单个的分割字符；(3)在字符识别中，采用卷积神经网络学习法训练字符，形成字符分类器。
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