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喷码机已经大量应用于生产过程中,它操作方便简单,与工厂本身的数据库链接,可以对产品起到-记录的作用;但是如何检测喷码的,防止喷码的错误瑕疵造成数据管理的混乱呢?我们可以求助于视觉检测设备。
本设备位于喷码机的后端, 用于对喷码的结果进行检测, -产品出厂前的生产日期及批号无任何错误。 设备可以根据现场情况进行调整以适用于不同的现场需求。
检测内容:喷码缺失,喷码变形,字符位置偏移,重影,字体模糊,字符错误
根据电子器件管理平台,可以对产品的生产制造、货运物流、市场销售及其应用等阶段开展-。喷码字符做为一种常见产品-码,其检验、鉴别在赋码-系统软件中拥有-的影响力。对于字符的鉴别,普遍的方式 主要是根据软件系统设计方案的,该方式 不利机器设备当场智能化系统管理方法。因而,文中设计方案了一套根据fpga和单脉冲藕合神经元网络(pcnn)的喷码字符识别技术。文中关键研究方向及結果为:(1)对于基本方式 在图像二值分割时,实际效果不理想化的难题,文中选用pcnn算法融合交叉熵基础理论来分割图像。,根据matlab对pcnn算法的基础实体模型剖析,对于不一样灰度值像素数火時刻不一样的特点,开展图像的二值分割。随后,运用每一次分割后图像与原图像的交叉熵的基础理论,明确pcnn在分割图像时,什么时候为二值分割图像。该方式 完成了图像的全自动分割,且实际效果-。(2)对于传统式投射分割方式 只有分割持续字符,没法分割点阵喷码字符的难题,文中明确提出-的投射分割算法。该算法运用喷码字符中点阵裂缝与字符间隔的关联,根据-分割阀值的尺寸将一串串字符分割成单独字符,便于于字符svm算法及鉴别。-后的算法不但可以分割持续字符,并且-的解决了传统式投射算法没法分割点阵字符的难题。(3)对于喷码字符的点阵特点,文中明确提出-的网格图特点算法,并改变字符鉴别标准。
包裝过程中非常容易导致烟包喷码字符识别准确率较低的好多个缘故,充分考虑生产制造的工业生产当场艰苦环境,会造成所拍攝的图像失帧、模糊不清、噪音及字符造成放缩、平移变换转动等状况,光学筛选机批发出售,有目的性地对根据bp神经元网络的烟包喷码字符智能识别系统软件进行了科学研究。详细介绍了在烟包喷码字符识别过程中选用的一些基础技术性,包含图像预备处理、获取矩阵的特征值、图像切分和图像鉴别这好多个重要环节,大家设计方案了一套健全的预备处理计划方案,选用条形图对图像开展叙述,并在这个基础上设计方案了有关的图像分割、图像提高、除去噪音等优化算法,为此处理烟包喷码字符识别过程中的各种各样字符图像难题
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