摘要：利用印刷电路板(PCB)残片图像的字符检索完整PCB图像,是解决PCB残片溯源难题的一种有效方法;为此,提出了一种高性能的PCB图像字符检测方法。基于残差网络结构实现特征金字塔的提取,设计双检测头进行字符区域预测,引入结构相似性损失函数优化网络;设计了一种适合PCB图像的字符区域热力图标签生成算法以训练网络;采用多种数据增强、多尺度检测等策略提高字符检测性能。在自建PCB图像数据集上进行测试,该方法的字符检测精准率为95.6%、召回率为92.4%;特别是综合指标F1为93.6%,优于对比方法,证明了针对PCB图像字符检测问题,所提出的综合检测方法可与当前自然场景图像字符检测的先进方法媲美。

摘要：为了实现轮胎模具表面字符自动化检测,提出一种基于机器视觉的轮胎模具表面字符检测系统。根据轮胎模具的特点,设计了基于机器视觉的自动化检测装置,并对其工作原理进行介绍;设计了相应的图像处理方法,主要包括图像预处理、图像定位及字符检测等步骤。最后通过实验验证了该检测系统的可行性和准确性,并对产生误报的原因进行分析。实验结果表明,该检测系统可在短时间内完成轮胎模具表面字符检测,并具有高准确率和高检测速度。

摘要：自动生产线上晶振字符自动检测实时图像处理系统,采用了中值滤波及去噪、有效区与背景分离、提取字符有效面积和Roberts边缘检测等处理方式,构成模板的基本要素,模板与待测晶振字符比较,判断产品是否合格,控制分拣器操作.

摘要：针对目前船舶水位识别精度低、检测场景迁移性差等问题,提出一种基于加权有向图的高精度、鲁棒性好的船舶水尺重建和水位识别方法.首先通过目标检测和图像分割算法识别船体上的水尺字符和水位线;然后根据船舶水尺的结构特点将识别出来的水尺字符构建加权有向图,通过寻找加权有向图中的最长路径完成船舶的水尺重建;最后根据重建水尺和水位线的位置关系识别船舶的水位高度.在黄骅港实地采集的视频数据上进行实验的结果表明,所提方法可以较好地修正前期基于水尺字符检测网络带来的字符误检问题,大大减少因船舶图像背景复杂产生的不利影响,在10mm的误差范围内,水位识别准确率可达91.3%,显著优于业内主流方法.

摘要：针对传统的形态分割和模板匹配文字识别方法存在着识别精度低和不稳定的问题,为工业检测领域的芯片字符识别设计了一套基于深度学习的智能光学字符识别系统。该系统基于可微分二值化网络(detection with differentiable binarization network,DBNet)、方向分类器和卷积网络,3个阶段分别训练深度模型实现文本区域的检测、文本方向分类和字符识别,最后进行串联推理完成微观芯片字符的自动化识别。同时针对显微场景下芯片字符图像易受光照干扰,采用数据增强与扩充、更换网络骨架、更改网络卷积步长,解决了复杂背景下微观芯片字符识别易误检的问题。工业生产线上的实际测试结果表明,该系统的识别准确率达到99.9%,误检率3.4?,速度0.56 s/张,极大地提升了字符识别正确率和效率,降低了误检率。最终的识别结果可以直接在云端远程实时查看,简化了传统工业字符识别流程,有助于工业智能化检测进一步发展和提高。

摘要：大型车辆的身份识别在交通系统中十分重要,但由于牌照位置、拍摄角度以及污渍的影响,目前的车牌检测方法并不能很好的得到其牌照信息.而通过检测车厢后部喷涂的车牌放大号对其车牌号码进行获取是解决这一问题的有效途径,由于车牌放大号的字符间距比较大,当前的文本检测方法容易出现误检,因此本文提出一种联合视觉与规则评价的车牌放大号检测识别方法.利用注意力模块对特征进行增强,构建整体检测、掩膜检测与字符检测识别的多分支网络对车牌放大号整体与字符分别进行获取,同时针对车牌放大号的字符特点与命名规则设计评价模块.将评价模块的评价分数与整体检测的置信度分数进行联合评价.经实验表明,该方法对车牌放大号的检测精准率达到了96.34%,验证了该方法的可行性.

摘要：在变电站巡检的过程中,巡检员需要对端子排的电缆套管标号进行录入,由于传统的字符识别方法难以应对变电站字符密集、字体细小等问题,巡检员往往只能够依赖人工手段对电缆套管标号进行核查。因此,为了提高巡检的智能化水平和巡检效率,需要设计一种新型的端子排自动化字符识别方法,提高变电站场景下的字符识别性能,从而代替高重复高强度的人工劳动。针对上述问题,本文提出一种基于LSTM文本区域融合的端子排字符识别方法。论文将本文提出的新方法与两种代表性的光学字符识别方法进行了对比实验,实验结果显示,本文所提出的方法在字符识别性能上具有明显优势。

摘要：根据特定晶圆(Wafer)产品光学特性,基于OpenCV开源视觉库,设计一套晶圆字符编码识别系统。系统过程包括光源选型及照射方式选择、图像预处理、自适应阈值分割、形态学处理、图像矫正及ROI提取。通过优化评价标准的模板匹配完成字符识别。经过试验,该系统能够准确检测字符,具备一定应用价值。

摘要：本文对汽车轮毂检测工艺进行了介绍,并介绍了轮毂检测设备中视觉检测系统如何实现字符检测尺寸检测,以及视觉检测系统与控制系统间的数据通信的参数设置。

摘要：针对漏喷,喷墨不均和字符磨损导致的喷码字符模糊和部分缺失问题,提出了一种基于多粒度注意力改进的喷码字符识别算法。首先,引入多头自注意机制改进了字符检测网络DBNet,通过建模局部特征间的空间相关性,增强了对稀疏的喷码字符特征的表达,提高了检测模型的喷码字符检测率。然后,设计了位置编码注意力机制对字符识别网络DANet进行改进,通过建模字符位置编码与全局特征的相关性,通过位置编码注意力将视觉特征与字符进行对齐,从而提高了识别模型的喷码字符识别率。实验结果表明,在喷码字符数据集RAICD上,改进的DBNet实现的喷码字符检测率F1为90.92%,相比改进前提升了5.31%,改进的DANet实现的喷码字符识别率为93.72%,相比改进前提升了3.03%;在通用字符数据集ICDAR2015上,改进的DBNet实现的字符检测率F1为86.19%,相比改进前提升了1.58%,改进的DANet实现的字符识别率为75.19%,相比改进前提升了1.0%;在喷码字符的端到端识别中,改进DBNet+改进DANet的字符检测与识别模型实现了85.19%的识别率,相比DBNet+DANet的模型提升了4.0%。实验结果表明了所提算法的有效性。