磁性材料检测-磁性材料检测-迈迅威视觉---

根据电子器件管理平台，可以对产品的生产制造、货运物流、市场销售及其应用等阶段开展---。喷码字符做为一种常见产品---码，其检验、鉴别在赋码---系统软件中拥有---的影响力。对于字符的鉴别，普遍的方式 主要是根据软件系统设计方案的，该方式 不利机器设备当场智能化系统管理方法。因而，文中设计方案了一套根据fpga和单脉冲藕合神经元网络(pcnn)的喷码字符识别技术。文中关键研究方向及結果为:(1)对于基本方式 在图像二值分割时，实际效果不理想化的难题，文中选用pcnn算法融合交叉熵基础理论来分割图像。，根据matlab对pcnn算法的基础实体模型剖析，磁性材料检测，对于不一样灰度值像素数火時刻不一样的特点，磁性材料检测方案，开展图像的二值分割。随后，运用每一次分割后图像与原图像的交叉熵的基础理论，明确pcnn在分割图像时，什么时候为二值分割图像。该方式 完成了图像的全自动分割，且实际效果---。(2)对于传统式投射分割方式 只有分割持续字符，没法分割点阵喷码字符的难题，文中明确提出---的投射分割算法。该算法运用喷码字符中点阵裂缝与字符间隔的关联，根据---分割阀值的尺寸将一串串字符分割成单独字符，磁性材料检测，便于于字符svm算法及鉴别。---后的算法不但可以分割持续字符，并且---的解决了传统式投射算法没法分割点阵字符的难题。(3)对于喷码字符的点阵特点，文中明确提出---的网格图特点算法，并---改变字符鉴别标准。