随着科技的日新月异，计算机视觉在很多领域均得到重用，在字符识别方面更是尤为显著。比如车牌的自动识别系统已经进入了实用阶段。根据中国铁道部对重轨生产线钢坯从炼钢到入库的过程要求，为实现自动化支支跟踪的迫切需求，实验室与武汉钢铁厂合作自主研发了一套重轨生产线在线钢坯自动识别系统。该系统的使用不仅有效降低了人工劳动的强度，还提高了整体自动化生产水平，因此字符识别技术在对于自动化管理和制造业智能化的开发有着重要意义。本文以武汉钢铁厂重轨生产线在线钢坯自动识别系统为背景，本着提高识别效率和自动化水平为目的，将改善原有的模板匹配算法而展开研究工作。笔者提出一种利用电子显示识别来提取和识别字符结构特征的方法。该方法依据电子仪器的字符显示原理，提取出字符结构的特征，从而进行字符变换，将字符标准化实现编码识别，不仅克服了现有模板匹配识别算法的缺点，并且还具有诸如识别速度快、通过可识别断开字符和缺损字符以提高识别率等明显优势。钢坯字符识识别包含有基础投影点的选取、字符投影变换、字符处理、编码识别四个方面。该方法不同于模板匹配，先从字符的结构特征入手，将经过细化预处理后的字符进行投影变换，然后依据投影变换的结果，将字符转换为类似电子数字显示的标准字符，最后通过对比电子字符编码来实现钢坯字符的识别。通过本实验结果表明，笔者所提出的利用电子显示识别来提取和识别字符结构特征的方法速度快、稳定性强、识别率高，为生产线钢坯实时检测提供了一种更加高效的识别方法。