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解决低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.使得低图像在被识别前图像得到较大的---,终实现低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,实验表明在低图像上,提出的方法有更高的数字识别率,且有---的泛化能力.
系统包括:喷码检测相机、喷码检测光源及设置在纸盒上部的外形检测相机;至少一个激光光源,设置在纸盒上部,用于发射激光线,以在所述纸盒表面的端到第二端形成所述激光线;至少一个第二激光光源,设置在纸盒上部,用于发射第二激光线,以在所述纸盒表面的侧到第二侧形成所述第二激光线;图像处理装置,分别与外形检测相机及喷码检测相机连接,用于接收外形检测相机及喷码检测相机到的纸盒图像,根据纸盒图像判断当前纸盒是否封装完好及喷码是否合格。其可配合现有纸盒封装喷码生产线,实现对纸盒封装及表面喷码的实时在线检测,降低了漏检率,提高了检测精度。
包裝过程中非常容易导致烟包喷码字符识别准确率较低的好多个缘故,充分考虑生产制造的工业生产当场艰苦环境,会造成所拍攝的图像失帧、模糊不清、噪音及字符造成放缩、平移变换转动等状况,有目的性地对根据bp神经元网络的烟包喷码字符智能识别系统软件进行了科学研究。详细介绍了在烟包喷码字符识别过程中选用的一些基础技术性,包含图像预备处理、获取矩阵的特征值、图像切分和图像鉴别这好多个重要环节,光学筛选机出售,大家设计方案了一套健全的预备处理计划方案,选用条形图对图像开展叙述,并在这个基础上设计方案了有关的图像分割、图像提高、除去噪音等优化算法,为此处理烟包喷码字符识别过程中的各种各样字符图像难题
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