【摘 要】
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注塑件在工业和民用产品中应用广泛,其质量对整机设备的稳定可靠、安全运行具有重要的保障作用。但目前注塑制品种类繁多,生产厂家更是星罗棋布,如何确保产品质量回溯,实现产品信息跟踪,防止假冒已经成为不可回避的问题。本文针对小尺寸电子连接器注塑件表面低对比度字符信息识别问题开展研究,旨在为重要小型电子连接器的质量信息获取和产品信息追踪提供技术支持,具有重要的意义和应用前景。建立了基于MobileNetV3
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注塑件在工业和民用产品中应用广泛,其质量对整机设备的稳定可靠、安全运行具有重要的保障作用。但目前注塑制品种类繁多,生产厂家更是星罗棋布,如何确保产品质量回溯,实现产品信息跟踪,防止假冒已经成为不可回避的问题。本文针对小尺寸电子连接器注塑件表面低对比度字符信息识别问题开展研究,旨在为重要小型电子连接器的质量信息获取和产品信息追踪提供技术支持,具有重要的意义和应用前景。建立了基于MobileNetV3的图像快速检测和特征提取办法,针对注塑件低对比度字符,采用特征金字塔网络进行特征融合及低对比度字符的特征增强,通过可微分二值化学习方法,获得图像阈值,从而快速准确地辨别出字符与背景的区域分布。建立了基于空间变换网络的字符校正方法,有效解决了因产品摆放位置不正或图像倾斜造成的字符难以准确识别的问题,通过卷积神经网络实现字符特征的快速提取和序列生成,并将特征序列输入长短期记忆网络实现标签预测,为了解决预测过程造成的输入与输出的差异,采用CTC损失计算出以每一帧预测结果为条件的最高概率的字符序列,有效提高了识别精度。建立了基于工业相机的字符检测试验平台,对微小注塑件表面低对比度字符进行了识别实验。结果表明本文所构建的字符检测和识别处理方法,识别速度快,准确率高,可以满足一般工业生产领域的要求。
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