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目的 针对传统喷码检测方法计算量大、字符区域定位不显著、识别准确率较低等不足,提出一种基于机器视觉的柔性包装袋喷码缺陷检测方法。方法 以柔性包装袋上喷码图像为研究对象,以滤波抑噪、阈值处理等技术对图像进行预处理,运用YOLO-V3网络模型对字符区域进行定位,并采用阈值和非极大值抑制算法提高喷码区域定位的显著性,通过改进AlexNet网络结构、运用多特征融合运算等方法,获取更为丰富的图像卷积特征,实现字符串的整体识别,从而提高喷码缺陷识别的准确率。结果 将YOLO-V3联合改进AlexNet的检测方法与传统喷码检测方法进行对比,结果表明,所设计喷码缺陷检测方法的分类准确率达到99.39%。结论 基于机器视觉的柔性包装袋喷码缺陷检测方法在模型计算量、字符区域定位显著性和字符识别准确率都有一定的优势,并有效解决了字符串整体识别的问题。 相似文献
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随着人们对绿色健康生活的迫切向往,环境艺术设计作为塑造良好空间环境的重要途径,更加重视绿色环保材料的应用.从目前情况看,绿色环保材料在科学技术支撑下增加了更多类型,这不仅扩大了环境艺术设计的选择空间,还为环境艺术设计达到更好的设计效果提供了有力支持.以下对几种绿色环保材料在环境设计中的应用进行具体分析. 相似文献
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