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基于机器视觉的钢包号识别方法
文献摘要:
钢铁生产车间环境复杂,钢包号区域定位及其字符识别困难.为提升钢铁生产车间智能制造水平,本文采用机器视觉方法实现钢包号自动识别.首先利用模板匹配技术实现钢包号区域定位,在定位区域内实现号码字符分割,然后通过数据增广方法增加训练数据集,提高Tesseract OCR的识别率,最后利用Tesseract OCR实现了钢包号码的自动识别.从实验结果看,本文方法能稳定定位钢包号码区域,号码识别率达98.30%.
文献关键词:
OpenCV;模板匹配;钢包;Tesseract OCR;机器视觉
中图分类号:
作者姓名:
孙凯明;刘彤军;郝明;王刚
作者机构:
黑龙江省科学院智能制造研究所,黑龙江 哈尔滨 150090
文献出处:
引用格式:
[1]孙凯明;刘彤军;郝明;王刚-.基于机器视觉的钢包号识别方法)[J].自动化技术与应用,2022(05):26-28,44
A类:
B类:
机器视觉,钢包,钢铁生产,生产车间,车间环境,环境复杂,区域定位,字符识别,自动识别,模板匹配技术,码字,字符分割,数据增广,加训,训练数据集,Tesseract,OCR,识别率,定定,号码识别,OpenCV
AB值:
0.378174
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