中国象棋机器人棋子定位与识别方法

针对中国象棋机器人系统中棋子定位与识别问题,提出了一种基于最小外接圆二次定位的定位方法和一种旋转差分识别算法。首先,采用Hough圆检测进行粗定位获取棋子区域,并对棋子进行均值二值化处理。随后,对二值化图像进行形态学处理,提取最大面积轮廓,并利用其最小外接圆实现棋子二次精准定位。最后,对二次定位修正后的图像进行旋转差分识别。以直径为15 mm的棋子为测试对象,利用我们研制的象棋机器人采集图像进行测试,结果表明,棋子的定位精度为0.5 mm,平均定位时间为2.6 ms;在保证棋子识别正确率在98%以上的情况下,单个棋子平均全流程运算时间为10 ms,完全满足现有象棋机器人需求。     

车牌识别中关键技术的研究与实现

介绍了车牌图像识别系统的现状,提出一种针对高速公路环境下的车牌定位与识别算法.在定位阶段,通过伪二值化方法消除路面产生的噪声,利用形态学闭运算定位车牌字符,并对车牌图像进行灰度交换,最终得到无边框、灰度对比强的车牌图像.字符分割采用基于字符连通域宽高检测和先验知识相结合的方法,很好地解决了字符粘连对分割的干扰,同时完成了对车牌图像的滤波.在识别阶段,先对车牌图像进行二值化和倾斜矫正,字符识别采用基于模板匹配的改进算法.对高速公路上300幅车辆图像进行测试,识别准确率高于80%.     

结合HOG特征的车牌识别方法

针对路边停车的智能化管理程度较低的问题,以现行标准为依据,对车牌识别面临的问题进行分析.根据所捕获图像的特点,通过高斯滤波、顶帽运算、Otsu算法进行图像预处理,消除噪点,完成背景提取和图像二值化.运用闭运算结合车牌的外形特征完成车牌识别.结合投影法、字符间隔及尺寸的测定和轮廓分析法完成字符分割.最后,提取字符图片的HOG特征,设计了一个基于SVM的字符分类器,实现了一个准确率高、适应性强的车牌识别系统.     

标牌粘连字符自适应定位分割重建识别算法

针对仪表标牌上一些字符间距较小,传统分割方法不准确,字符识别率不高的问题,提出了一种标牌粘连字符自适应定位分割重建识别算法。首先对标牌图像进行中值滤波、二值化等预处理;其次运用数学形态学方法对预处理后的图像进行开运算及腐蚀,将字符间一些无用的信息去掉,增大字符间距;继而通过形心算法找出每个字符的几何中心坐标,并通过Sobel边缘检测算子根据几何中心坐标获取每个字符边框,建立ROI,再返回标牌原图利用已经建立的ROI从中分割字符,在分割的每个字符后加5像素宽的矩形间隔条后重建字符图像,再进行OCR字符识别。经过对993块标牌进行字符识别实验,算法的识别率达到95.7%,表明文中算法是对标牌字符识别的一种有效算法。     

面向电力设备红外图像的温度值识别算法

为了快速准确地识别出红外图像中温度值实现缺陷检测，提出了面向电力设备红外图像的温度值识别算法。针对温度值区域背景复杂的问题，根据红外图像直方图自适应确定阈值进行预处理；结合轮廓与相对位置信息，准确定位温度值区域，并实现字符分割；建立温度值图像数据集，采用卷积神经网络进行训练和测试；基于MATLAB的App Designer模块，设计温度值识别与记录系统。结果证明，该算法对温度值识别准确率达到98.6%，高于传统的字符识别算法，能够实现快速识别与准确记录温度值，有效降低了电力巡检人员的劳动强度。     

亮度不均匀低质量图像中压印字符分割方法

字符分割效果,直接影响识别精度。在处理亮度不均匀低质量图像中的压印字符时,由于亮度分布不均匀、目标字符与背景区域对比度较低,传统基于二值化图像的字符分割方法在处理上述情况下的压印字符时,难以确定最优二值化阈值,分割准确率较低。提出基于分割效果评价函数的迭代闭环反馈分割方法,通过建立评价函数对分割效果进行评估,以提高分割效率及准确率。借助加权平滑滤波,去除灰度波形图中的畸变波形;并利用广义学习矢量量化算法,确定最优滤波权重因子;通过分析波形变化趋势,确定字符分割位置。实验结果表明,该算法在批量处理亮度不均匀低质量图像中的压印字符时,分割准确率可达98.5%。     

人民币号码自动识别方法研究

针对人民币印刷中号码的识别问题,本文研究了其中的识别算法,包括号码图像的二值化、号码区域的定位、号码字符的分割及归一化和号码字符的识别,提出了一种号码区域定位及分割方法。在此基础上,建立了相应的识别系统并进行了实验研究。结果表明,系统具有较高的识别精度,能较好地满足实际需求。     

基于BP神经网络的多样本手写体字符识别

手写体字符识别是人机交互领域的一个重要内容,本文基于BP神经网络实现了任意数量字符模版的多字符手写体字符识别。分为以下几步,第一,首先对目标图像进行识别前预处理。包括灰度图像二值化、图像孤立像素滤波、图像膨胀、腐蚀、按字母最小行分割、按字母最小列分割、图像紧缩、归一化等;第二,用处理好的多个样本进行BP神经网络训练。包括BP网络参数的选择、目标结果构建、输入到结果的映射即用样本库进行神经网络学习机的训练;第三,待测字母的识别。包括对图像预处理、字符提取、归一化和送入已训练好的BP网络进行识别。该系统最终实现了95%以上的手写字符识别正确率,有一定的借鉴意义。     

标牌粘连字符自适应定位分割重建与识别

目的 针对仪表、电梯等标牌上一些字符间距较小,传统分割方法分割不准确,字符识别率不高的问题,提出了一种标牌粘连字符自适应定位分割重建识别算法。方法 首先对标牌图像进行中值滤波、二值化等预处理;其次运用数学形态学方法对预处理后的图像进行开运算及腐蚀,将字符间一些无用的信息去掉,增大字符间距;继而通过形心算法找出每个字符的几何中心,并通过Sobel边缘检测算子根据几何中心获取每个字符边框,建立ROI（region of interest）,再返回标牌原图利用已经建立的ROI从中分割字符,依据国家字符间距相关标准,在分割的每个字符后加一定像素宽的矩形间隔条后重建字符图像,再进行OCR（optical character recognition）字符识别。结果 经过对993块标牌进行字符识别实验,算法的识别率达到95.7%。结论 实验结果表明本文算法是对标牌字符识别的一种有效算法。     

数学公式的图像分割处理研究

该文通过对包含有数学公式的图片进行二值化、灰度化等图像预处理,为了要精确的进行数学公式分割,需要精准的提取出数学公式的各种特征.每个字符的主要特征就是它的骨架,通过对数学公式字符图像进行数学形态学的细化处理,然后接着进行字符骨架提取,最后使用轮廓投影的方法对图片进行分割,最后把分割的结果进行归一化处理.     

基于字符图像分割的打印文件识别方法

针对目前的打印文件识别方法受限于样本中必须有相同字符的问题,提出一种基于字符图像分割的打印文件识别方法。通过k-means算法对字符图像进行分割,分别对不同区域提取局部二值模式纹理特征,从而消除字符结构对识别结果的影响。研究了单一区域的特征集和组合特征集的分类识别效果,实验结果表明,该方法在样本中无相同字符的情况下,能够得到较高的识别准确率。     

轴承防尘盖缺陷机器视觉自动检测方法研究

轴承防尘盖在装配过程中易出现各种擦伤、压痕等缺陷，从而影响配套主机的精度、可靠性及寿命，急需研发自动化的轴承表面缺陷检测设备来提高我国轴承生产水平。采用自主设计的自动化检测设备，利用机器视觉结合图像处理方法对轴承表面图像进行采集、分析和处理；采用连通域检测和轮廓筛选方法对轴承外轮廓进行提取；采用最小二乘法拟合外轮廓圆得到圆心及外径，结合半径占比分离法实现防尘盖圆环区域的提取；采用改进算法对防尘盖圆环图像进行展开以避免图像展开时字符或缺陷的误分割；采用垂直方向投影法分离字符区和非字符区，通过连通域检测法对两部分是否存在缺陷分别进行判别。实验结果表明，采用自主设计的轴承检测设备结合最小二乘法、OTSU法、改进的图像展开和投影算法，可实现轴承防尘盖缺陷的自动化检测，正确识别率为96.9%。     

Two-stage segmentation of unconstrained handwritten Chinese characters

Correct segmentation of handwritten Chinese characters is crucial to their successful recognition. However, due to many difficulties involved, little work has been reported in this area. In this paper, a two-stage approach is presented to segment unconstrained handwritten Chinese characters. A handwritten Chinese character string is first coarsely segmented according to the background skeleton and vertical projection after a proper image preprocessing. With several geometric features, all possible segmentation paths are evaluated by using the fuzzy decision rules learned from examples. As a result, unsuitable segmentation paths are discarded. In the fine segmentation stage that follows, the strokes that may contain segmentation points are first identified. The feature points are then extracted from candidate strokes and taken as segmentation point candidates through each of which a segmentation path may be formed. The geometric features similar to the coarse segmentation stage are used and corresponding fuzzy decision rules are generated to evaluate fine segmentation paths. Experimental results on 1000 Chinese character strings from postal mail show that our approach can achieve a reasonable good overall accuracy in segmenting unconstrained handwritten Chinese characters.     

基于机器视觉的轴承压印字符识别

目前许多轴承生产线上利用人工肉眼识别轴承工件号,这样不仅识别效果不好且效率低.在本文设计了一种基于机器视觉的轴承压印字符识别算法,该算法有利于轴承的生产以及后续的管理工作.首先对采集到的图像进行高斯滤波降噪,减少噪声对后续操作的影响;然后利用最小二乘法对ROI圆环进行提取,确定要进行操作的图像区域;接着使用八分之一圆扫描方法将圆环图像展开,使得字符识别操作更加简洁;随后对字符进行切分、归一化;最后使用SVM对字符进行识别.实验表明,该方法能够实现轴承压印字符识别,识别准确率在98%以上,并且具有良好的鲁棒性,系统响应速度快,能够满足工业需求.     

车辆牌照上英文和数字字符的结构特征分析及提取

为了研制高性能的车辆牌照自动识别系统，在详细分析车辆牌照上英文和数字字符结构特点的基础上，选择字符图象中的闭合曲线作为其整体特征，将笔画端点，三叉点和四叉点作为其细节特征，同时将笔画中的拐角点作为其辅助结构特征，三者可分别用于字符的粗分类，细分类和相似字符区分，进而提基于图论和细节点特征的闭合曲线检测算法以及基于二值图象外边缘轮廓线的笔画拐角点检测算法，将上述结构特征用于车辆牌照上英文和数字字符识别，测得识别率达96％，用PⅢ550计算机完成结构特征抽取和字符识别所用时间约20ms／字符，表明这些结构特征适用于车辆牌照上英文和数字字符的快速识别。     

基于单程分裂与归并图像分割的集装箱号识别

集装箱号自动识别在海关物流管理等领域有着重要的实用价值。为了快速准确的地进行集装箱号识别,提出了一种基于图像分割和区域特征分析的集装箱号字符定位和识别方法。该方法首先基于灰度相似性运用改进的单程分裂与归并算法对图像进行自适应阈值分割,同时统计各个区域的灰度、形状、边缘强度等特征;然后根据字符区域特征,利用一定规则来滤除非字符区域;最后,对于定位出的字符区域,再依据区域特征进行二值化,并采用神经网络与模板匹配相结合的方法进行识别。在包含1 804幅图像的集装箱号识别实验中,整箱号识别正确的为1 750幅,准确率为97.01%,这充分说明了算法的有效性。     

基于QNN的图像特征提取字符识别系统设计

为提高字符识别的正确率与可靠性,将图像处理技术与量子神经网络（QNN）相结合,对基于QNN的字符识别系统进行了研究。采用粗网格特征法对图像的特征量进行提取,同时,为了增强粗网格特征法抗位置变化的能力,在特征提取前,对字符图像进行了定位,并将其平移至模板中心,再进行特征提取,然后采用基于多层激励函数的量子神经网络对字符进行识别。采用matlab进行仿真实验,结果表明量子神经网络具有较好的识别效率,准确率可达90%以上,抗噪能力强,可以更好的分类。这说明系统的确可以从一定程度上达到提高识别正确率的效果,达到了预期效果。     

脱机印刷体彝族文字识别系统的原理与实现

脱机印刷体彝文文字识别系统包括字符分割、特征提取、特征压缩以及字典匹配四个主要模块,该系统利用总结出的彝文字符合并和反合并规则提高了字符分割准确率,采用1024维周边方向贡献度作为彝文字符统计特征,对彝文中存在的大量相似字符具有良好的区分能力。系统还采用基于KL变换的特征压缩算法和三级字典快速匹配算法,最终实现了一个基于Windows平台的脱机印刷体彝文识别平台,该平台对样本的一次识别率在99.4%以上。实验结果表明这些方法是可行的和高效的。