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              光學篩選機市場的用途和特點 邁迅威視覺有口皆碑

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              發布時間:2020-10-16 22:10  









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              字符識別技術性是用機器視覺技術開展系統識別的關鍵研究內容之一.生產制造的工業生產當場環境惡劣,會造成所拍攝的圖像失幀,模糊不清,含噪音及字符造成放縮,平移變換轉動等情況.對于之上情況,對圖像開展了早期預備處理,并對字符特征開展了獲取;以后,對于二種字符特征,用改善的BP算法設計方案了2個神經元網絡識別技術.字符識別技術性是用機器視覺技術開展系統識別的關鍵研究內容之一.生產制造的工業生產當場環境惡劣,會造成所拍攝的圖像失幀,模糊不清,含噪音及字符造成放縮,平移變換轉動等情況.對于之上情況,對圖像開展了早期預備處理,并對字符特征開展了獲取;以后,對于二種字符特征,用改善的BP算法設計方案了2個神經元網絡識別技術.


              解決低質量圖像給識別任務帶來的困難,構造了一個由圖像增強網絡(EnCNN)和手寫體數字識別網絡(LeNet-5)組成的低質量圖片識別框架.將圖像增強網絡嫁接在識別網絡前,并使用提出的策略進行模型學習.使得低質量圖像在被識別前圖像質量得到較大的改善,終實現低質量手寫體圖像識別率的提高.實驗部分將提出的方法和在單純使用低質量圖像或高清圖作為訓練集進行訓練的方法進行了對比,實驗表明在低質量圖像上,提出的方法有更高的數字識別率,且有更強的泛化能力.


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