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基于机器视觉的五金件表面钢印字符识别

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    [LV.10]100FPS

    发表于 2015-4-22 10:32:18 | 显示全部楼层 |阅读模式
    基于机器视觉的五金件表面钢印字符识别
    ! L) j( v4 s  ^0 t4 t* K3 ~
    五金件表面钢印字符$ A# u' v/ p1 W' e/ K
    ( s  `- I0 o' j' ?4 z# [" [
    五金件表面钢印字符. h6 h+ ~" t1 N# E

    / M3 U( f; y0 l6 T3 z' e5 I五金件表面钢印字符

    7 Z) M* D' P" t8 V9 @5 A* i" P字符识别本身是一个相对比较简单的视觉应用项目,但是对于五金件表面的钢印字符识别,可能就不是很简单了。因为这类型的字符,通常其深浅不会不统一,字体也有一定的变化,所以会给识别带来不小的麻烦。
    9 y3 |5 w. J2 i% f* ~( M( ]6 ?7 a2 k2 L4 x' P# f8 `
    机器视觉光源3 ?2 l/ n8 C% z7 U

    " T1 t' B! q  }0 ]1 v对于这类产品的检测,通常有两种方法。一种是使用高角度的光源,将产品的背景照亮,这样字符基本表现为黑色。可以考虑使用高角度的环形光源、同轴光源、圆顶无影光源等。另一种是使用低角度的环形光源照明,使用掠射原理,这样字符轮廓会比较明显,这样就可以得到白色的字符了。

    9 ^5 O7 V* f# Z7 u. X
    3 B; t% ^! F! L4 B2 f工业相机
    4 \( W6 c7 X4 G" R* I4 a* H; n3 Z: i) `+ _/ A7 L; c
    因为产品比较小,字符也比较大,所以相机的分辨率不需要太高。一般30万像素以上就可以满足要求了。

    9 X* u4 i6 C6 E- o, N! B5 j* D4 Z1 n, ~) i
    工业镜头
    ! f, r0 i% y& m( Z8 c
    2 n2 k$ t  y4 y" r& a, p2 g  ^
    可以使用常规的镜头进行测试,不需要使用太高品质的镜头,以节约成本。

    5 q6 ]3 F( I, Z0 e! j- h  R1 n
    6 @2 G$ Z/ c4 M4 G- Q图像处理算法
    ! k8 b! U0 D2 i# [! _: Q1 ~) Y# ^9 a* f; e8 l
    一般来说都是使用字符识别算法的。当然也可以考虑分类、匹配等算法。
    2 i* E+ D4 M( [, C

    & p0 H* c6 r1 N8 r机器视觉项目实现难度' l# b/ n- r4 D7 N  C! G

    " ^# W$ G9 R* {! A* U4 D0 y' E★★★★★
    3 M" {: F- Y& N; C0 Z

    ( t8 e$ v4 J* ?' L4 r华视自动化http://pcmv.cn
    / H8 d: f# v: p7 U  `石鑫华视觉http://shixinhua.com
    & V$ X) t% ], h0 I  [- V  o, \. l1 _机器视觉论坛http://chinamv.org
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    9 [, m, O& d6 U0 s7 h- a
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