摘要：由于文档纸张的几何形变、拍摄场景的干扰及拍摄角度不理想导致的透视失真,移动设备获取的文档图像的光学字符识别(Optical character recognition,OCR)性能受到很大挑战。针对折叠和扭曲的畸变文档图像预处理问题,设计了两种基于自编码器的网络结构,以实现自适应性图像矫正并提高文字识别正确率。首先提出空洞残差块和非对称卷积残差块两种残差块,然后将残差块与自编码器相结合,设计了一种非对称空洞自编码器网络;同时利用空间金字塔池化代替全连接层,并用非对称卷积残差块实现特征提取,设计了另一种空间金字塔自编码器网络。实验结果表明,与畸变图像相比,经非对称空洞自编码器网络矫正后的图像在OCR正确率、OCR召回率和文本相似度上分别提高了26.3%、20.4%和12.3%,而经空间金字塔自编码器网络矫正后的图像在正确率、召回率和文本相似度上分别提高了27.7%、22.0%和15.5%。与RectiNet等其他图像矫正网络相比,这两种网络可以自适应矫正多种类型的畸变文档图像,且矫正后的图像在文字识别上表现更为优异。本文提出的两种矫正网络能有效提高图像文字识别正确率、召回率和文本相似度,同时在鲁棒性、泛化性等方面与现有矫正网络相比具有明显的优势。

摘要：针对人工肉眼检测聚氯乙烯(PVC)管材表面缺陷效果差、效率低下等问题,设计了一种基于机器视觉的PVC管材表面缺陷检测算法,并将其用于工业生产。该算法主要包含图像预处理和缺陷检测两部分,图像预处理包括边缘遍历、条纹检测和Gamma变换等步骤;缺陷检测主要包括水平与垂直投影、快速区域生长法连通域标记和分块处理等步骤。该算法对Gamma变换以及区域生长法作加速处理,同时能够最大限度地检测出PVC管材表面缺陷并避免误检。实验及工厂实地检测结果表明,该算法检测准确率为97.6%,实时检测速度超过60m/min,缺陷最小检测面积为0.05mm^2,而且管材运行中单边抖动不超过5mm时无误报警现象发生,管材在运行速度为45m/min时漏检率为0,因而能满足实际生产需要。