【摘 要】
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为了解决字符识别过程中的局部曝光、印刷字符的断裂以及变形和自然环境下的背景污染等问题,提出了一种分块处理与卷积神经网络(CNN)相结合的字符图像识别算法;首先利用OpenC
【机 构】
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武汉工程大学材料科学与工程学院,武汉大学电子信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51575406);武汉工程大学研究生创新基金(CX2017019)
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为了解决字符识别过程中的局部曝光、印刷字符的断裂以及变形和自然环境下的背景污染等问题,提出了一种分块处理与卷积神经网络(CNN)相结合的字符图像识别算法;首先利用OpenCV机器视觉库,结合分块处理、伽马运算、参数调整等方法对产品零件表面印刷字符进行预处理,初步解决图像局部曝光和字符断裂问题;其次为了获得单个字符图像,利用数学形态学算法对局部曝光处理后的二值化图像进行分步分割,进而去掉字符间的无用信息;最后利用Keras模块为字符识别提供的API搭建CNN模型,经过对100多张字符的识别训练,准确率高达9
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