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噴碼缺陷檢測

    噴碼視覺檢測在日化，制藥，化工，食品飲料等各行各業都有廣泛的應用。邁迅威視覺的噴碼檢測系統可以直接安裝在噴碼機之后，以極低的成本，簡單的操作和維護方式，更好的解決客戶在噴碼過程中遇到的問題。

檢測內容：

噴碼缺失，字符位置偏移，重影，字體模糊，噴碼變形，字符錯誤

設備參數：

檢測速度：

快1500個/分鐘

檢出率：100%

功率：220V

產品應用范圍：食品行業，藥品行業，化妝品行業，電子行業，化工行業，農產品等任何需要噴碼的行業產品。

卡片條碼即時監測系統用以檢測卡上的號是不是恰當,是不是詳細和清楚。根據IEEE1394卡將工業生產數據監控攝像頭拍攝的圖片傳送到電子計算機上,歷經圖象處理,字符識別,隨后將賬號和品質狀況紀錄在數據庫查詢。卡片圖象歷經剪裁、濾波器和標識符切分,隨后根據圖像匹配開展字符識別。卡片條碼即時監測系統用以檢測卡上的號是不是恰當,是不是詳細和清楚。根據IEEE1394卡將工業生產數據監控攝像頭拍攝的圖片傳送到電子計算機上,歷經圖象處理,字符識別,隨后將賬號和品質狀況紀錄在數據庫查詢。卡片圖象歷經剪裁、濾波器和標識符切分,隨后根據圖像匹配開展字符識別。

根據模板匹配的畸變字符識別算法.該算法能夠全自動校正因為面層投射所造成的畸變字符圖象,明顯提升面層字符識別的準確率.隨后對校正后 的圖象開展字符精準定位,終根據模板匹配算法對字符作出.實驗結果顯示,畸變字符校正算法合理地提升了算法針對圓上上字符的鑒別工作能力,在檢測中獲得了 優良的實際效果.根據模板匹配的畸變字符識別算法.該算法能夠全自動校正因為面層投射所造成的畸變字符圖象,明顯提升面層字符識別的準確率.隨后對校正后 的圖象開展字符精準定位,終根據模板匹配算法對字符作出.實驗結果顯示,畸變字符校正算法合理地提升了算法針對圓上上字符的鑒別工作能力,在檢測中獲得了 優良的實際效果.

根據電子器件管理平臺,可以對產品的生產制造、貨運物流、市場銷售及其應用等階段開展監管。噴碼字符做為一種常見產品管控碼,其檢驗、鑒別在賦碼管控系統軟件中擁有至關重要的影響力。對于字符的鑒別,普遍的方式 主要是根據軟件系統設計方案的,該方式 不利機器設備當場智能化系統管理方法。因而,文中設計方案了一套根據FPGA和單脈沖藕合神經元網絡(PCNN)的噴碼字符識別技術。文中關鍵研究方向及結果為:(1)對于基本方式 在圖像二值分割時,實際效果不理想化的難題,文中選用PCNN算法融合交叉熵基礎理論來分割圖像。,根據MATLAB對PCNN算法的基礎實體模型剖析,對于不一樣灰度值像素數火時刻不一樣的特點,開展圖像的二值分割。隨后,運用每一次分割后圖像與原圖像的交叉熵的基礎理論,明確PCNN在分割圖像時,什么時候為二值分割圖像。該方式 完成了圖像的全自動分割,且實際效果非常好。(2)對于傳統式投射分割方式 只有分割持續字符,沒法分割點陣噴碼字符的難題,文中明確提出改善的投射分割算法。該算法運用噴碼字符中點陣裂縫與字符間隔的關聯,根據操縱分割閥值的尺寸將一串串字符分割成單獨字符,便于于字符svm算法及鑒別。改善后的算法不但可以分割持續字符,并且非常好的解決了傳統式投射算法沒法分割點陣字符的難題。(3)對于噴碼字符的點陣特點,文中明確提出改善的網格圖特點算法,并徹底改變字符鑒別標準。