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时间码缺陷检测依然以人力主导.目前的用以检验时间码缺陷的算法受制于算法复杂度和准确度,没法在工业领域得到很大范畴的运用.对于那样的状况,明确提出了一种新的根据迭代更新配准的t-rotateiterativeclosestpoint(PRICP)算法.该算法把时间码抽象性为点特点,根据对模版和特点点开展配准来快速检测时间码的缺陷,引进深度学习进一步提高了该算法的性,鲁棒性及缺陷归类能力.该算法早已取得成功运用于青岛啤酒厂生产流水线条码时间的缺陷检测中,当场运作数据显示该算法在鲁棒性和层面显著好于别的方式 ,适用好几个连通域信息内容码的迅速缺陷检测,另外不会受到标准及情况管束,抗噪音能力强,可立即运用于别的的视觉效果行业.

在规模性工业化生产全过程中,基本上全部产品表层都是负荷产品标识的字符信息.采用字符识别的方法对产品信息开展全自动及辨别在产品的全部生命期中起着关键功效,因而考虑工业生产当场工作状况规定的字符识别系统软件务必具有鉴别速度更快,识别,可扩展性好的特性.根据机器视觉技术服务平台MVTecHALCON,融合编程语言,设计方案和开发设计了铜环产品面层条码信息的全自动及在线识别系统软件,包括原材料运输,图象,信息分辨及快递分拣,解决了工业生产铜环面层不规律排序字符,歪曲形变字符和模糊不清字符信息的图象处理和OCR(OpticalCharacterRecognition)字符识别难题.运作结果显示不规律字符信息一次准确率做到99%之上,完成了铜环产品的生产制造与检验全过程一体化.

根据模板匹配的畸变字符识别算法.该算法能够全自动校正因为面层投射所造成的畸变字符图象,明显提升面层字符识别的准确率.随后对校正后的图象开展字符定位,终根据模板匹配算法对字符作出.实验结果显示,畸变字符校正算法合理地提升了算法针对圆上上字符的鉴别工作能力,在检测中获得了优良的实际效果.根据模板匹配的畸变字符识别算法.该算法能够全自动校正因为面层投射所造成的畸变字符图象,明显提升面层字符识别的准确率.随后对校正后的图象开展字符定位,终根据模板匹配算法对字符作出.实验结果显示,畸变字符校正算法合理地提升了算法针对圆上上字符的鉴别工作能力,在检测中获得了优良的实际效果.

解决低质量图像给识别任务带来的困难,构造了一个由图像增强网络(EnCNN)和手写体数字识别网络(LeNet-5)组成的低质量图片识别框架.将图像增强网络嫁接在识别网络前,并使用提出的策略进行模型学习.使得低质量图像在被识别前图像质量得到较大的改善,终实现低质量手写体图像识别率的提高.实验部分将提出的方法和在单纯使用低质量图像或高清图作为训练集进行训练的方法进行了对比,实验表明在低质量图像上,提出的方法有更高的数字识别率,且有更强的泛化能力.