| 卷积神经网络在喷码字符识别中的应用 |
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| 引用本文： | 南阳,白瑞林,李新.卷积神经网络在喷码字符识别中的应用[J].光电工程,2015(4). |
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| 作者姓名： | 南阳 白瑞林 李新 |
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| 作者单位： | 1. 江南大学 轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏 无锡,214122
2. 无锡信捷电气股份有限公司,江苏 无锡,214072 |
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| 基金项目： | 江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)；江苏省产学研前瞻性联合研究项目 |
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| 摘 要： | 为实现易拉罐灌装过程中喷码字符实时检测，提出了一种基于卷积神经网络的实时检测方法。该方法首先对采集的图像进行直方图均衡化和OSTU处理，然后对图像进行形态学膨胀操作，通过连通域面积法提取出喷码字符区域并进行旋转矫正，再采用投影法将字符区域分割为单个字符，在离线状态下采用卷积神经网络对字符进行训练，从而在在线检测时进行识别。实验表明，该方法检测一帧图像平均时间为46 ms，准确率达98.97%，实时性和准确性较高，可以满足工业易拉罐喷码字符在线实时检测要求。
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| 关 键 词： | 易拉罐 喷码字符 卷积神经网络 |
Application of Convolutional Neural Network in Printed Code Characters Recognition |
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| NAN Yang,BAI Ruilin,LI Xin.Application of Convolutional Neural Network in Printed Code Characters Recognition[J].Opto-Electronic Engineering,2015(4). |
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| Authors: | NAN Yang BAI Ruilin LI Xin |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | cans printed code character convolutional neural network |
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