基于神经网络的突跳式温控器产品编码识别方法 |
| |
作者姓名: | 魏星 何坚强 侯建成 徐顺清 辅小荣 商志根 苗荣 |
| |
作者单位: | 江苏大学电气信息工程学院;盐城工学院电气工程学院;江苏怡通控制系统有限公司 |
| |
摘 要: | 针对突跳式温控器产品编码金属表面反光、凹凸不平以及采用钢印字符导致产品编码识别率下降等问题,提出将字符图像的灰度特征、字符分块占空比以及字符8个特征点之间线段总长度作为神经网络输入的编码识别方法。首先对图像中产品编码区域进行提取、滤波去噪、二值化和字符分割等处理工作;再把分割后的字符归一化为16×16维的图像;最后通过MATLAB编程仿真和工业现场实验得出的结果表明,该方法实现了对温控器编码字符的准确识别,提高了温控器编码相似字符的识别率。
|
本文献已被 CNKI 等数据库收录! |
|