基于神经网络的字符在线视觉识别研究

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基于神经网络的字符在线视觉识别研究

信息光学与图像处理 | 更新时间：2025-09-01

- 基于神经网络的字符在线视觉识别研究
- The character of online visual recognition technology research
- 光学技术 2018年44卷第1期页码：75-81
- 作者机构：
  
  1. 1:长春工业大学人文信息学院
  2. 2:长春工业大学机电工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2018.01.014
  中图分类号：
- 纸质出版：2018
- 稿件说明：
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张国福, 岳晓峰. 基于神经网络的字符在线视觉识别研究[J]. 光学技术, 2018,44(1):75-81.

The character of online visual recognition technology research[J]. 2018, 44(1): 75-81.
张国福, 岳晓峰. 基于神经网络的字符在线视觉识别研究[J]. 光学技术, 2018,44(1):75-81. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2018.01.014.

The character of online visual recognition technology research[J]. 2018, 44(1): 75-81. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2018.01.014.

提出了一种基于机器视觉技术的血袋编号字符识别方法

建立了字符在线识别硬件与软件系统。运用经典标定算法确定摄像机内外参数。对扫描的原始图像进行了灰度化、增强、滤波、反相等预处理及字符的倾斜校正、图像行字切分、归一化操作。分析表明:行字切分大于临界阈值T时

确定是文字像素一部分。预测结果与实测数据对比表明采用神经网络对转印字符进行识别可有效提高检测一次性血袋出厂编号的效率。相关技术及研制系统已应用于长春市某医疗制品企业

取得较好识别效果及应用效果。

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