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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.Master]120FPS

    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

    ; U& Y; k7 Y- `( P五金件表面钢印字符
    4 R; {) r# m+ R: ~8 F0 x- o9 t( S/ e( w
    五金件表面钢印字符
    0 Z# n4 T, h0 l: q/ [. b8 n4 U" t4 ]
    五金件表面钢印字符
    * J8 D7 J3 P+ y2 ^
    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。
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    机器视觉光源' X9 N& W& H7 I3 k

    2 Z9 t7 G9 f& N; a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。
    * J- h7 B! g( `. s7 L
    7 {6 {" e( ~' }% o! \7 f$ E. X
    工业相机2 {* s8 @' Z. Z

    8 @! h9 Z" m' |4 r* |+ ~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。

    ) v( _# m6 Q& k) |2 @/ W& r0 u5 ~. |1 K' F( |+ t
    工业镜头6 Z, }; m* Z: R% `% P. n
    . F/ T% H  A! P3 ]/ K' z
    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。

      X& y* Z1 G3 i- q0 v
    ) v8 L1 ?- l. x( Z图像处理算法! }& s, }# J) K4 L
    ! @% e8 o0 d% y7 d2 Q
    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。

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    # x5 a2 A; d9 L. Q; _$ r/ V机器视觉项目实现难度6 w% y" C3 q6 U

    & {* H1 G# C2 o, L★★★★★
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