【摘 要】
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针对人工检测刹车片字符时低效率的现状,提出一种基于机器视觉软件Halcon的字符检测算法。该算法在光照不均匀的条件下,充分利用了刹车片的外形特征,通过数幅图像测试后确定
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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针对人工检测刹车片字符时低效率的现状,提出一种基于机器视觉软件Halcon的字符检测算法。该算法在光照不均匀的条件下,充分利用了刹车片的外形特征,通过数幅图像测试后确定合适的分割方法和最佳阈值,定位出感兴趣区域（字符区域）,通过适度膨胀解决字符断裂的难题,并特别处理了易发生混淆的I和1,测试图像达到了96%的识别率。结果表明,该算法可高效准确地识别出刹车片字符,且具有较高的实用价值。
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