基于机器视觉的电子秤数码管字符识别系统

作     者：李荣远 彭思慧 梁慧莹 苏崇星 李剑 LI Rong-yuan;PENG Si-hui;LIANG Hui-ying;SU Chong-xing;LI Jian

作者机构：玉林师范学院计算机科学与工程学院广西玉林537000 

基　　金：玉林师范学院校级科研项目(2019YJKY29) 玉林师范学院大学生创新创业训练计划项目(201910606127) 

出 版 物：《软件导刊》 (Software Guide)

年 卷 期：2021年第20卷第3期

页      码：232-237页

摘      要：对送检产品进行质量检测时,需用标准电子秤称量并通过数显仪器显示结果。然而实际检测过程中通常用多种电子秤重复称量并人工记录结果,多种数显仪器通过一般方法难以识别。鉴于此,对基于机器视觉的多种电子秤数码管识别方法进行研究,设计人工检测辅助识别系统。首先,客户浏览器端使用摄像头采集电子秤数码管图像并以Base64编码上传服务器,对服务器端Base64格式解码并进行图像预处理,针对电子秤数码管及小数点识别等问题,提出相应解决方法;其次,对数码管字符进行分割,采用KNN加以识别;最后,将识别结果异步返回客户端,并将数据提交后台MySQL数据库予以存储和计算,实验结果识别率达99%左右。研究表明,该系统识别准确率、效率高,能快速辅助人工提高检测效率。

主 题 词：机器视觉 图像预处理 Base64 KNN 数码管识别 小数点识别 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 

D　O　I：10.11907/rjdk.201613

馆 藏 号：203102594...