厚钢板生产流水线点阵式条码字符自动识别方式 ，包含采用图象和轮廊投射的方式 ***字符地区.对于繁杂工作状况造成的字符形变，模糊不清的状况，采用多方向线扫描仪优化算法分割字符，并根据聚类算法体制纠正分割結果.运用bp***元网络对分割字符开展识别.在能确保实时性的前提条件下考虑较高的识别准确度，考虑即时在线监测的要求.厚钢板生产流水线点阵式条码字符自动识别方式 ，包含采用图象和轮廊投射的方式 ***字符地区.对于繁杂工作状况造成的字符形变，模糊不清的状况，采用多方向线扫描仪优化算法分割字符，并根据聚类算法体制纠正分割結果.运用bp***元网络对分割字符开展识别.在能确保实时性的前提条件下考虑较高的识别准确度，考虑即时在线监测的要求. 
卡片条码即时监测系统用以检测卡上的号是不是恰当，是不是详细和清楚。根据IEEE1394卡将工业生产数据监控摄像头拍攝的图片传送到电子计算机上，历经图象处理，字符识别，随后将账号和品质状况纪录在数据库查询。卡片图象历经剪裁、滤波器和标识符切分，随后根据图像匹配开展字符识别。卡片条码即时监测系统用以检测卡上的号是不是恰当，是不是详细和清楚。根据IEEE1394卡将工业生产数据监控摄像头拍攝的图片传送到电子计算机上，历经图象处理，字符识别，视觉在线检测电话，随后将账号和品质状况纪录在数据库查询。卡片图象历经剪裁、滤波器和标识符切分，随后根据图像匹配开展字符识别。 
时间码缺陷检测依然以人力主导.目前的用以检验时间码缺陷的算法受制于算法复杂度和准确度，没法在工业领域得到很大范畴的运用.对于那样的状况，明确提出了一种新的根据迭代更新配准的t-rotateiterativeclosestpoint(PRICP)算法.该算法把时间码抽象性为点特点，根据对模版和特点点开展配准来快速检测时间码的缺陷，引进深度学习进一步提高了该算法的性，鲁棒性及缺陷归类能力.该算法早已取得成功运用于青岛啤酒厂生产流水线条码时间的缺陷检测中，当场运作数据显示该算法在鲁棒性和层面显著好于别的方式 ，适用好几个连通域信息内容码的迅速缺陷检测，另外不会受到标准及情况管束，抗噪音能力强，可立即运用于别的的视觉效果行业. 
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