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基于机器视觉的环形工件表面字符的提取识别
文献摘要：
文章针对工件环形表面字符检测的困难提出一种视觉检测算法.首先对相机采集的照片进行空间滤波、二值化处理的预处理操作,得到便于处理的圆形轮廓区域;然后对圆形轮廓进行基于梯度算法的轮廓查找、极坐标变换展开,使用基于连通域的方法对待检测区域实现字符区域定位,重复使用该方法分割单个字符图像;最后基于卷积神经网络识别算法对分割后的字符图像进行识别操作.实验结果表明,该方法对于印刷字体的字符识别有着较高的精确度,为环形工件表面的字符识别提供了一定的指导.
文献关键词：
空间滤波;连通区域;字符分割;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
陈甦欣;张闻箫;陈康琛
作者机构：
合肥工业大学 机械工程学院,安徽 合肥 230009
文献出处：
引用格式：
[1]陈甦欣;张闻箫;陈康琛-.基于机器视觉的环形工件表面字符的提取识别)[J].合肥工业大学学报（自然科学版）,2022(02):145-148
A类：
B类：
机器视觉,工件表面,字符检测,视觉检测,检测算法,机采,行空,空间滤波,二值化处理,梯度算法,轮廓查找,极坐标变换,于连,连通域,区域定位,重复使用,分割单,个字符,识别算法,印刷字体,字符识别,连通区域,字符分割
AB值：
0.40505
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