CN108268841A - 一种轧钢板热喷字符串识别与验证系统及方法 - Google Patents

一种轧钢板热喷字符串识别与验证系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108268841A
CN108268841A CN201810025764.4A CN201810025764A CN108268841A CN 108268841 A CN108268841 A CN 108268841A CN 201810025764 A CN201810025764 A CN 201810025764A CN 108268841 A CN108268841 A CN 108268841A
Authority
CN
China
Prior art keywords
character
image
spray printing
verification
identification
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201810025764.4A
Other languages
English (en)
Inventor
王语聪
张东
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sun Yat Sen University
SYSU CMU Shunde International Joint Research Institute
Research Institute of Zhongshan University Shunde District Foshan
National Sun Yat Sen University
Original Assignee
SYSU CMU Shunde International Joint Research Institute
Research Institute of Zhongshan University Shunde District Foshan
National Sun Yat Sen University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by SYSU CMU Shunde International Joint Research Institute, Research Institute of Zhongshan University Shunde District Foshan, National Sun Yat Sen University filed Critical SYSU CMU Shunde International Joint Research Institute
Priority to CN201810025764.4A priority Critical patent/CN108268841A/zh
Publication of CN108268841A publication Critical patent/CN108268841A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40Scenes; Scene-specific elements in video content
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
    • G06KGRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K9/00Methods or arrangements for recognising patterns
    • G06K9/62Methods or arrangements for pattern recognition using electronic means
    • G06K9/6201Matching; Proximity measures
    • G06K9/6215Proximity measures, i.e. similarity or distance measures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/44Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/46Extracting features or characteristics from the video content, e.g. video fingerprints, representative shots or key frames
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition
    • G06V30/14Image acquisition
    • G06V30/146Aligning or centring of the image pick-up or image-field
    • G06V30/1475Inclination or skew detection or correction of characters or of image to be recognised
    • G06V30/1478Inclination or skew detection or correction of characters or of image to be recognised of characters or characters lines
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition
    • G06V30/14Image acquisition
    • G06V30/148Segmentation of character regions
    • G06V30/153Segmentation of character regions using recognition of characters or words
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition

Abstract

本发明公开了一种轧钢板热喷字符串识别与验证系统及方法,提出了针对轧钢板热喷字符串识别和喷印质量验证系统,而且进一步对存在喷印问题和识别问题的字符串的识别提出了基于图像对比的解决方法。该方法可以适用于无法剔除喷印有误产品的情况,有效提高生产自动化程度和生产效率。

Description

一种轧钢板热喷字符串识别与验证系统及方法
技术领域
[0001] 本发明涉及乳钢板热喷字符串识别与验证技术领域,特别是涉及一种轧钢板热喷 字符串识别与验证系统及方法。
背景技术
[0002] 在我国的乳钢行业,热乳钢板的生产工艺流程基本上采用将钢锭加热至一定温 度,经乳机乳制成乳钢板毛坯,在乳钢板表面喷印字符串。钢板表面上的喷印字符串是板材 从生产加工到成品销售管理的唯一标识。目前,在国内的企业中乳钢板后续精整机械加工 及品质检测的各个工位均依靠人工识别字符串,以此字符串在数据库中查询所对应的加工 参数或工艺要求,生产出轧钢板成品,并对产品进行跟踪和管理。但依赖人工识别字符串时 常出错,生产效率低,劳动力成本高。利用机器视觉技术自动识别字符串,可使乳钢企业减 员增效。就应用于乳钢板生产线的机器视觉系统而言,在喷印设备工位点,实时识别所喷印 的字符串并加以验证,对提高生产线各个工位点识别准确率至关重要。因此,生产中需要一 个能够实时识别喷印字符,对喷印字符进行监测并记录以便查验的系统。
[0003] 在现有技术中都是针对在单一工位的字符识别和验证,没有考虑后续其他工位字 符识别的需求,或者仅识别喷印字符或在发现喷印存在问题后直接剔除存在喷印问题的产 品,没有考虑不适合直接剔除产品的情况。在存在喷印问题时,会使字符结果识别出现错 误,在无法直接剔除喷印错误的产品时,无法应对。
发明内容
[0004] 为克服现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种轧钢板热喷字符串识别与验 证系统及方法,适用于无法剔除喷印有误产品的情况,有效提高生产自动化程度和生产效 率。
[0005] 本发明为解决其问题所采用的技术方案是:
[0006] 一种轧钢板热喷字符串识别与验证系统及方法,包括喷印工位和后续工位,所述 喷印工位设有图像采集部分、预处理部分、字符提取部分、字符识别部分、字符验证与喷印 质量检测部分,所述后续工位设有图像采集部分、预处理部分、字符提取部分、字符识别部 分和字符判断部分;
[0007] 所述图像采集部分,用于使用图像采集设备采集并储存产品图像;所述预处理部 分,用于对有图像采集设备采集到的视频信息进行预处理,获取所需识别的字符的清晰图 像;
[0008] 所述字符提取部分,用于从预处理后的清晰图像中提取字符;
[0009] 所述字符识别部分,用于对提取出的字符进行OCR识别;
[0010] 所述字符验证与喷印质量检测部分,使用喷印时已知的所需喷印字符信息与字符 识别结果对比,并将字符识别结果和字符图像保存到数据库中,使用标准的字符图像与采 集到的字符图像对比,检测喷印质量,在出现喷印质量问题时予以提示;
[0011] 所述字符判断部分,用于将字符识别结果在数据库中检索,取得字符识别结果的 图像信息,依据字符图像相似程度做二次验证,选取字符图像相似程度最高的作为识别结 果,并在存在字符图像差异过大时予以警示,并请求人工判断。
[0012] 进一步地,所述图像采集部分使用工业摄像头进行采集,采集用于提取关键帧和 训练分类器的原始图像。
[0013] 进一步地,所述预处理部分包括彩色图像灰度化、滤波降噪、提取关键帧、形态学 操作的处理,其中关键帧的处理使用边缘检测的方法获取含有完整字符串的帧。
[0014] 进一步地,所述字符提取部分包括倾斜校正、形变校正、字符串定位、字符分割、字 符大小归一化的处理,其中倾斜校正和形变校正通过对产品图像进行变换处理得到用于校 正的相关参数。
[0015] 进一步地,所述字符识别部分包括特征提取、设计和训练分类器、分类的处理,所 述字符识别部分通过不同字符之间特征的差异将字符进行分类以实现识别。
[0016] 进一步地,所述字符验证与喷印质量检测部分,针对笔画喷印缺失或多余的问题, 对每个字符与标准字符做差分,并对差分图像进行水平方向的投影,当投影直方图在某一 区间大量累积而相对其他区间较少时,则认为在该区间的笔画喷印出现缺失或多余的问 题,并予以警示;针对笔画失真的问题,对识别错误的字符进行细化处理提取其骨架特征, 检查是否出现交叉点数量异常,当确认异常则认为喷印笔画存在失真,并予以警示。
[0017] 进一步地,所述字符判断部分中二次验证时采用对每个字符图像差分比较的方 式,判断字符图像的差异;当差分图像差异点数量小于阈值时认为识别结果正确,而在该识 别结果下有多个可能的图像时应对每个图像做判断,选取差异最小的图像作为识别结果。
[0018] 采用权利要求1 一 7任一所述系统的轧钢板热喷字符串识别与验证方法,其特征在 于:喷印工位包括以下步骤,
[0019] 步骤S1,采集生产线上的钢材图像;
[0020] 步骤S2,对钢材图像进行预处理,以得到所需识别的字符的清晰图像;
[0021] 步骤S3,从清晰图像中提取出字符;
[0022] 步骤S4,对提取的字符进行OCR识别,以识别字符;
[0023]步骤S5,验证识别出的字符,并将字符识别结果和字符图像保存到数据库中,使用 标准的字符图像与采集到的字符图像对比,检测喷印质量,并在出现字符喷印质量问题时 予以提示;
[0024]后续工位包括以下步骤,
[0025] 步骤n至T4与喷印工位步骤S1至S4相同;
[0026]步骤T5,在后续工位检测时,将字符识别结果通过比较数据库中字符喷印图像做 二次判断。
[0027]本发明的有益效果是:本发明采用的一种乳钢板热喷字符串识别与验证系统及方 法,在已知喷印字符的时候对喷印字符进行识别、检测字符喷印是否有误,在喷印出现问题 时提出警示并对喷印字符进行记录,以便后续工位的识别,实现在喷印后对喷印字符串的 自动识别,喷印质量检测和监测,并在后续中生产流程中进行喷印字符串的识别,无需人眼 观测,减轻人力劳动强度。
附图说明
[0028] 图1是本发明在喷印工位的字符识别流程图;
[0029] 图2是本发明在后续工位的字符识别流程图;
[0030] 图3是本发明实施例中的钢材图像;
[0031] 图4是本发明实施例的灰度化处理结果;
[0032] 图5是本发明实施例的中值滤波处理结果;
[0033] 图6是本发明实施例的提取关键帧;
[0034] 图7是本发明实施例的二值化处理结果;
[0035] 图8 (a)是本发明实施例的辊道辊轴图像原图;
[0036] 图8⑹是本发明实施例的霍夫变换检测得的直线;
[0037] 图9 (a)是本发明实施例的字符串原图;
[0038] 图9(b)是本发明实施例的校正后结果;
[0039] 图10 (a)是本发明实施例的水平方向投影;
[0040] 图10⑹是本发明实施例的垂直方向投影;
[0041] 图11是本发明实施例的垂直方向分割示意图;
[0042] 图12是本发明实施例的识别结果示例;
[0043] 图13 (a)是笔画缺失例图;
[0044] 图13⑹是笔画缺失例水平方向投影直方图;
具体实施方式
[0045] 下面结合附图和实例对本发明作进一步说明。
[0046]如图1 一2所示,本发明提供一种轧钢板热喷字符串识别与验证系统,包括喷印工 位和后续工位,所述喷印工位设有图像采集部分、预处理部分、字符提取部分、字符识别部 分、字符验证与喷印质量检测部分,所述后续工位设有图像采集部分、预处理部分、字符提 取部分、字符识别部分和字符判断部分;所述图像采集部分,用于使用图像采集设备采集并 储存产品图像;所述预处理部分,用于对有图像采集设备采集到的视频信息进行预处理,目 的是取得有所需识别的字符的清晰图像;所述字符提取部分,用于从预处理后的图像中提 取字符;所述字符识别部分,用于对提取出的字符进行OCR识别;所述字符验证与喷印质量 检测部分,使用喷印时己知的所需喷印字符信息与字符识别结果对比,验证字符识别的准 确性,并将字符识别结果和字符喷印图像保存到数据库中,使用标准的字符图像与采集到 的字符图像对比,检测喷印质量,在出现喷印质量问题时予以提示;所述字符判断部分,用 于将字符识别结果在数据库中检索,取得该识别结果的图像信息,依据图像相似程度做二 次验证,选取图像相似程度最高的作为识别结果,并在存在图像差异过大时予以警示,并请 求人工判断。由于在喷印工位处和后续工位需求不同,喷印工位需要对喷印字符进行识别, 并检测喷印质量,在出现喷印质量问题时予以警示。在后续工位处,则仅需要进行喷印字符 识别。使用本发明可以实现在喷印后对喷印字符串的自动识别,喷印质量检测和监测,并在 后续中生产流程中进行喷印字符串的识别。无需人眼观测,降低人工劳动。
[0047] 本实施例中,在喷印工位可分为以下部分:图像采集、预处理、字符提取、字符识 另IJ、字符验证与喷印质量检测。
[0048] (1)图像采集部分:使用图像采集设备采集并储存产品图像。可以使用工业摄像头 进行采集,包括采集用于提取关键帧和训练分类器的原始图像。
[0049] (2)预处理部分:对有图像采集设备采集到的视频信息进行预处理,目的是取得有 所需识别的字符串的清晰图像。根据生产中的实际情况,任意需要进行彩色图像灰度化、滤 波降噪、提取关键帧、形态学操作等操作。
[0050] (3)字符提取部分:从预处理后的图像中提取字符。根据实际情况,任意需要进行 倾斜校正、形变校正、字符串定位、字符分割、字符大小归一化等操作。
[0051] (4)字符识别部分:对提取出的字符进行OCR识别。通过不同字符之间特征的差异 将字符进行分类,实现识别。包括特征提取、设计和训练分类器、分类等操作。
[0052] (5)字符验证与喷印质量检测部分:使用喷印时已知的所需喷印字符信息与字符 识别结果对比,验证字符识别的准确性,并将识别结果和字符喷印图像保存到数据库中;使 用标准的字符图像与采集到的字符图像对比,检测喷印质量等。在出现喷印质量问题时予 以提示。
[0053]其中,预处理部分中的提取关键帧部分,可以使用边缘检测的方法获取含有完整 字符串的帧。在选取的乳钢板区域图像的状态可以分为以下几种:只有辊道、没有钢板的状 态,有钢板而钢板上没有字符串的状态,有钢板且钢板上有字符串的状态,以及以上几种状 态之间的不稳定状态。在使用边缘检测之后,不同状态之间检测到的边缘点数量差异明显。 因此,可以依据边缘点的数量提取出关键帧。
[0054]其中,字符提取部分中的倾斜和形变校正,可以通过对无钢板的辊道图像进行变 换处理得到用于校正的相关参数。
[0055] 其中,字符验证与喷印质量检测部分,根据热喷字符横向喷印的特点,提出使用方 向投影和细化骨架提取来检测喷印质量。对于存在识别问题的字符串,提出使用图像对比 的方法进行识别。具体如下:针对可能出现的喷印笔画问题,对每个字符与标准字符做差 分,并对差分图像进行水平方向的投影。当投影直方图在某一区间大量累积而其他区间较 少时,可以认为在该区间的笔画喷印出现缺失或多余的问题,应当予以警示。针对可能出现 的笔画失真问题,对识别错误的字符进行细化处理提取其骨架特征,检查是否出现交叉点 数量异常,如果有,则认为喷印笔画存在失真,应当予以警示。
[0056] 在后续工位的识别中,图像采集、预处理和字符提取与识别工作与喷印工位相同。 在识别后进行字符判断部分,即根据识别结果在数据库中检索,取得该识别结果的图像信 息,依据图像相似程度做二次验证,选取图像相似程度最高的作为识别结果,并在存在图像 差异过大时予以警示,并请求人工判断。
[0057] 其中,二次验证时,可以采用对每个字符图像差分比较的方式,判断字符图像的差 异。当差分图像差异点数量小于阈值时可以认为识别结果正确。在该识别结果下有多个可 能的图像时应对每个图像做判断,选取差异最小的图像作为识别结果。
[0058] 下面结合实施例对过程进行详细描述。本发明实施方法具体步骤如下:
[0059] (1)采集生产线上的钢材图像(图3)。
[0060] (2)根据实际需求进行图像预处理。本例中依次使用了灰度化(图4)、中值滤波降 噪(图5)、提取关键帧(图6)、二值化(图7)。其中,提取关键帧时使用了边缘提取的方法,根 据不同状态下边缘点数量的差异和相对稳定的状态判断是否是存在完整字符串的关键帧。 [0061] (3)倾斜校正。根据辊道的特征,校正由于摄像头位置和角度造成的倾斜和形变。 本例中通过对同一位置辊道辊轴图像使用霍夫变换的方法测量图像倾斜角(图8(a)、图8 ⑹),使用双线性内插的方法进行插值处理实现倾斜校正(图9(a)、图9(b))。其他测量倾斜 角的方法也有旋转投影法、直线拟合法等。
[0062] ⑷字符串定位和字符分割。本例中使用了投影法定位和分割字符(图1〇 (a)、图1〇 (b)、图11),同时也引用一般字符宽度的先验知识作为参考。其他方法也有边缘检测法等。 [0063] ⑸字符识别。本例中使用Tesseract进行字符识别,识别结果如(图12),但事先需 对分类器进行参数调节训练。
[0064] (6)喷印质量检验。这里给出了存在字符笔画缺失时的实例(图13 (a)),并做了差 分图像的方向投影(图13(b))。可以看出投影直方图在某一区间内大量积累,并与其他位置 差异较大,因此可以判断存在喷印问题。
[0065] ⑺储存识别结果和喷印图像信息。
[0066] (8)在后续工位检测时,根据识别结果,通过比较图像做二次判断。例如识别结果 为1 48 8〇 — 4时,检索得相关喷印图像。并依据各字符图像的相似度做二次检验。、^ [0067]以上所述,只是本发明的较佳实施例而已,本发明并不局限于上述实施方式,只w 其以相同的手段达到本发明的技术效果,都应属于本发明的保护范围。 ’'、戈

Claims (8)

1.一种乳钢板热喷字符串识别与验证系统,其特征在于:包括喷印工位和后续工位,所 述喷印工位设有图像采集部分、预处理部分、字符提取部分、字符识别部分、字符验证与喷 印质量检测部分,所述后续工位设有图像采集部分、预处理部分、字符提取部分、字符识别 部分和字符判断部分; 所述图像采集部分,用于使用图像采集设备采集并储存产品图像;所述预处理部分,用 于对有图像采集设备采集到的视频信息进行预处理,获取所需识别的字符的清晰图像; 所述字符提取部分,用于从预处理后的清晰图像中提取字符; 所述字符识别部分,用于对提取出的字符进行OCR识别; 所述字符验证与喷印质量检测部分,使用喷印时已知的所需喷印字符信息与字符识别 结果对比,并将字符识别结果和字符图像保存到数据库中,使用标准的字符图像与采集到 的字符图像对比,检测喷印质量,在出现喷印质量问题时予以提示; 所述字符判断部分,用于将字符识别结果在数据库中检索,取得字符识别结果的图像 信息,依据字符图像相似程度做二次验证,选取字符图像相似程度最高的作为识别结果,并 在存在字符图像差异过大时予以警示,并请求人工判断。
2. 根据权利要求1所述的一种乳钢板热喷字符串识别与验证系统,其特征在于:所述图 像采集部分使用工业摄像头进行采集,采集用于提取关键帧和训练分类器的原始图像。
3. 根据权利要求1所述的一种乳钢板热喷字符串识别与验证系统,其特征在于:所述预 处理部分包括彩色图像灰度化、滤波降噪、提取关键帧、形态学操作的处理,其中关键帧的 处理使用边缘检测的方法获取含有完整字符串的帧。
4. 根据权利要求1所述的一种轧钢板热喷字符串识别与验证系统,其特征在于:所述字 符提取部分包括倾斜校正、形变校正、字符串定位、字符分割、字符大小归一化的处理,其中 倾斜校正和形变校正通过对产品图像进行变换处理得到用于校正的相关参数。
5. 根据权利要求1所述的一种乳钢板热喷字符串识别与验证系统,其特征在于:所述字 符识别部分包括特征提取、设计和训练分类器、分类的处理,所述字符识别部分通过不同字 符之间特征的差异将字符进行分类以实现识别。
6. 根据权利要求1所述的一种轧钢板热喷字符串识别与验证系统,其特征在于:所述字 符验证与喷印质量检测部分,针对笔画喷印缺失或多余的问题,对每个字符与标准字符做 差分,并对差分图像进行水平方向的投影,当投影直方图在某一区间大量累积而相对其他 区间较少时,则认为在该区间的笔画喷印出现缺失或多余的问题,并予以警示;针对笔画失 真的问题,对识别错误的字符进行细化处理提取其骨架特征,检查是否出现交叉点数量异 常,当确认异常则认为喷印笔画存在失真,并予以警示。
7. 根据权利要求1所述的一种乳钢板热喷字符串识别与验证系统,其特征在于:所述字 符判断部分中二次验证时采用对每个字符图像差分比较的方式,判断字符图像的差异;当 差分图像差异点数量小于阈值时认为识别结果正确,而在该识别结果下有多个可能的图像 时应对每个图像做判断,选取差异最小的图像作为识别结果。
8. 一种采用权利要求1 一 7任一所述系统的乳钢板热喷字符串识别与验证方法,其特征 在于:喷印工位包括以下步骤, 步骤S1,采集生产线上的钢材图像; 步骤S2,对钢材图像进行预处理,以得到所需识别的字符的清晰图像; 步骤S3,从清晰图像中提取出字符; 步骤S4,对提取的字符进行OCR识别,以识别字符; . 步骤S5,验证识别出的字符,并将字符识别结果和字符图像保存到^据库胃中,^用标准 的字棚像与采集到的字符醜对比,检测喷印质量,并在出现字符喷印质量问题时予以 提示; 后续工位包括以下步骤, 步骤T1至T4与喷印工位步骤S1至S4相同; _ 步骤T5,在后续工位检测时,将字符识别结果通过比较数据库中字符喷印图像做二次 判断。
CN201810025764.4A 2018-01-10 2018-01-10 一种轧钢板热喷字符串识别与验证系统及方法 Pending CN108268841A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810025764.4A CN108268841A (zh) 2018-01-10 2018-01-10 一种轧钢板热喷字符串识别与验证系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810025764.4A CN108268841A (zh) 2018-01-10 2018-01-10 一种轧钢板热喷字符串识别与验证系统及方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108268841A true CN108268841A (zh) 2018-07-10

Family

ID=62775411

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810025764.4A Pending CN108268841A (zh) 2018-01-10 2018-01-10 一种轧钢板热喷字符串识别与验证系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108268841A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109993746A (zh) * 2019-04-19 2019-07-09 深圳圣德京粤科技有限公司 一种打印喷头质量的评价方法
CN112241739A (zh) * 2020-12-17 2021-01-19 北京沃东天骏信息技术有限公司 识别文本错误的方法、装置、设备和计算机可读介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102243707A (zh) * 2010-05-12 2011-11-16 株式会社东芝 字符识别结果验证设备和字符识别结果验证方法
CN103914680A (zh) * 2013-01-07 2014-07-09 上海宝信软件股份有限公司 一种喷印字符图像识别与校验系统及方法
CN104200210A (zh) * 2014-08-12 2014-12-10 合肥工业大学 一种基于部件的车牌字符分割方法
CN105930842A (zh) * 2016-04-15 2016-09-07 深圳市永兴元科技有限公司 字符识别方法及装置
CN106586135A (zh) * 2016-12-28 2017-04-26 天津普达软件技术有限公司 一种产品包装盒生产日期喷印不良品剔除方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102243707A (zh) * 2010-05-12 2011-11-16 株式会社东芝 字符识别结果验证设备和字符识别结果验证方法
CN103914680A (zh) * 2013-01-07 2014-07-09 上海宝信软件股份有限公司 一种喷印字符图像识别与校验系统及方法
CN104200210A (zh) * 2014-08-12 2014-12-10 合肥工业大学 一种基于部件的车牌字符分割方法
CN105930842A (zh) * 2016-04-15 2016-09-07 深圳市永兴元科技有限公司 字符识别方法及装置
CN106586135A (zh) * 2016-12-28 2017-04-26 天津普达软件技术有限公司 一种产品包装盒生产日期喷印不良品剔除方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109993746A (zh) * 2019-04-19 2019-07-09 深圳圣德京粤科技有限公司 一种打印喷头质量的评价方法
CN112241739A (zh) * 2020-12-17 2021-01-19 北京沃东天骏信息技术有限公司 识别文本错误的方法、装置、设备和计算机可读介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105335743A (zh) 一种车牌识别方法
CN109141232B (zh) 一种基于机器视觉的盘类铸件在线检测方法
CN108230315B (zh) 一种基于机器视觉的口罩带缺失检测方法
CN104794491A (zh) 基于预分类的模糊聚类钢板表面缺陷检测方法
CN104820986B (zh) 一种基于机器视觉的线缆在线检测方法
CN107748888B (zh) 一种图像文本行检测方法及装置
CN110163853B (zh) 一种边缘缺陷的检测方法
CN107203990A (zh) 一种基于模板匹配与图像质量评估的标贴破损检测方法
CN108268841A (zh) 一种轧钢板热喷字符串识别与验证系统及方法
CN106096667B (zh) 基于svm的票据图像分类方法
CN106846313A (zh) 工件表面缺陷检测方法和装置
CN102095731A (zh) 在纸张缺陷视觉检测中识别不同缺陷类型的系统及方法
CN109741314A (zh) 一种零件的视觉检测方法及系统
CN110349125A (zh) 一种基于机器视觉的led芯片外观缺陷检测方法及系统
CN107180422A (zh) 一种基于词袋特征的标贴破损检测方法
CN106340011A (zh) 一种铁路货车车门开启的自动检测识别方法
CN110220917A (zh) 一种基于图像处理的皇冠盖表面缺陷在线检测方法
US20210223150A1 (en) Hole expansion ratio testing device, hole expansion ratio testing method, and operating program
CN111402238A (zh) 一种通过机器视觉实现的缺陷标识系统
CN110335262A (zh) 一种机器视觉中印刷品缺陷自动分类方法
CN110415225A (zh) 一种基于多信息融合的手指静脉图像质量评价方法
CN111223081A (zh) 基于深度学习的零件开孔识别与检测方法及系统
CN107490582A (zh) 一种流水线工件检测系统
CN110399875A (zh) 一种基于深度学习与像素投影的通用表格信息提取方法
CN112232222B (zh) 基于图像处理的动车轴箱端盖螺栓丢失故障检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20180710

RJ01 Rejection of invention patent application after publication