在规模性工业化生产全过程中，基本上全部产品表层都是负荷产品标识的字符信息.采用字符识别的方法对产品信息开展全自动及辨别在产品的全部生命期中起着关键***，因而考虑工业生产当场工作状况规定的字符识别系统软件务必具有鉴别速度更快，识别，可扩展性好的特性.根据机器视觉技术服务平台MVTecHALCON，融合编程语言，设计方案和开发设计了铜环产品面层条码信息的全自动及在线识别系统软件，包括原材料运输，图象，信息分辨及快递分拣，解决了工业生产铜环面层不规律排序字符，歪曲形变字符和模糊不清字符信息的图象处理和OCR(OpticalCharacterRecognition)字符识别难题.运作结果显示不规律字符信息一次准确率做到99%之上，完成了铜环产品的生产制造与检验全过程一体化. 
易拉罐罐底喷码字符在线视觉检测方法，包括***中采用MSER方法对字符区域进行初***，通过连通域法进行细***.针对点阵喷码字符的特点，采用点阵喷码字符分割算法进行分割，确保了分割的准确性.字符识别中通过卷积***网络识别方法进行识别，在保证实时性的同时提高了检测精度，完全可以满足易拉罐罐底点阵喷码字符检测的高实时性，高准确性的要求.
解决低质量图像给识别任务带来的困难，构造了一个由图像增强网络(EnCNN)和手写体数字识别网络(LeNet-5)组成的低质量图片识别框架.将图像增强网络嫁接在识别网络前，并使用提出的策略进行模型学习.使得低质量图像在被识别前图像质量得到较大的改善，ccd光影像筛选机规格，终实现低质量手写体图像识别率的提高.实验部分将提出的方法和在单纯使用低质量图像或高清图作为训练集进行训练的方法进行了对比，实验表明在低质量图像上，提出的方法有更高的数字识别率，且有更强的泛化能力.
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