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噴碼檢測

上海邁迅威視覺的噴碼缺陷檢測設備可以對所檢測的產品上的字符的各種缺陷進行檢測，同時具有記錄和保存功能。通過系統的簡單設定后，可自動識別、記錄、檢測，如有異常發生，可提示報警或者控制機器停機。對不符合要求的產品檢測后可輸出控制信號，剔除不合格品。可應用于食品飲料、制藥、日化、快速消費品噴碼的檢測，電子行業的字符、一維/二維碼檢測，、物流業、印刷包裝行業的字符識別與比對。我司可根據現場情況對現場進行簡單改造，以達到更好的效果。 

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。

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.