检索结果-内蒙古大学图书馆

软件导刊 2021年第11期20卷 204-209页

作者：张倩陈其浩杨硕山东科技大学测绘与空间信息学院山东青岛266590

现有表格字符定位算法在扫描高质量的图像时可以实现精确定位效果,但对低质量的表格图像字符定位精度较差。为实现低质量表格图像中字符的精确定位,提出一种基于改进概率霍夫变换的表格字符定位算法。该算法首先对图像进行预处理以提取... 详细信息

现有表格字符定位算法在扫描高质量的图像时可以实现精确定位效果,但对低质量的表格图像字符定位精度较差。为实现低质量表格图像中字符的精确定位,提出一种基于改进概率霍夫变换的表格字符定位算法。该算法首先对图像进行预处理以提取目标信息;其次,利用改进概率霍夫变换算法检测表格线,并对其进行倾斜校正;最后,根据表格线位置对字符进行粗定位,再利用投影法对字符进行精确定位。该算法实现了字符的精确定位,相比于其他字符定位算法,该算法定位准确率有所提升,达99.3%。

关键词：概率霍夫变换投影法直线检测字符定位

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基于Halcon的字符定位与识别

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工业控制计算机 2019年第10期32卷 125-126,129页

作者：倪桥阮学云安徽理工大学机械工程学院

随着物流业的飞速发展,快递自动化分拣成为发展趋势。目前自动化分拣系统都需对接各快递总部系统数据库,经扫描快递条形码间接得到快递地址信息。通过机器视觉技术对快递面单上包含地址的纸质三段码进行提取,具体为通过对一张或者多张... 详细信息

随着物流业的飞速发展,快递自动化分拣成为发展趋势。目前自动化分拣系统都需对接各快递总部系统数据库,经扫描快递条形码间接得到快递地址信息。通过机器视觉技术对快递面单上包含地址的纸质三段码进行提取,具体为通过对一张或者多张面单素材进行不同角度和距离的拍摄,并把照片存入指定文件夹中,根据面单三段码特定数字代表特定区域这一特性,利用Halcon软件和模板匹配定位对其进行定位和识别。实验结果表明,该方法可以准确地进行字符定位和识别,识别率高,提取快递信息无需系统对接,通用性强,具有较好的应用前景。

关键词：模板匹配字符定位字符分割 OCR识别

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基于机器视觉的芯片字符区域分割和定位算法

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组合机床与自动化加工技术 2024年第4期 10-13,18页

作者：陈甦欣赵安宁罗乐文合肥工业大学机械工程学院合肥230009

芯片表面的字符对分选具有重要意义,对字符的定位是分选工作的关键步骤。为了提高分选工作定位效率和定位精度,提出了一种基于改进的区域生长算法和凸包检测算法分割和定位芯片表面字符区域方法。首先,对采集图像进行预处理操作,利用改... 详细信息

芯片表面的字符对分选具有重要意义,对字符的定位是分选工作的关键步骤。为了提高分选工作定位效率和定位精度,提出了一种基于改进的区域生长算法和凸包检测算法分割和定位芯片表面字符区域方法。首先,对采集图像进行预处理操作,利用改进的Canny算法获取无干扰图像边缘,将图像边缘作为区域生长法的种子点并以图像自适应阈值作为生长准则分割图像,使用最大内接矩形算法粗定位字符区域;其次,采用Harris角点检测算法获取字符角点分布位置;最后,筛选角点并提取关键点,利用一种改进的凸包检测算法定位字符区域。经过实验验证,所设计的算法能够完整的分割和定位芯片表面字符区域,定位精度和效率较原有方法提升5.3%和15.4%,满足实际工业生产的要求。

关键词：机器视觉区域生长法角点检测凸包检测字符定位

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基于数学形态学的渐变色字符定位算法

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计算机与数字工程 2016年第10期44卷 2011-2014,2019页

作者：崔男李婧孙艳蕊东北大学数学系沈阳110004

为处理渐变色字符的字符定位,文章提出了一种基于数学形态学的字符定位算法。该算法很好地利用字符的特有属性,采用形态学中的边缘提取与膨胀操作,取得整体的字符骨架,再通过填充与腐蚀操作使得渐变色字符周围变得平滑,最后利用反色操作... 详细信息

为处理渐变色字符的字符定位,文章提出了一种基于数学形态学的字符定位算法。该算法很好地利用字符的特有属性,采用形态学中的边缘提取与膨胀操作,取得整体的字符骨架,再通过填充与腐蚀操作使得渐变色字符周围变得平滑,最后利用反色操作与top-hat滤波进行整体提亮,从而提取出字符。实验表明,该算法对渐变色字符有较强的定位能力,并能有效地去掉绝大部分噪声,字符提取率高达90%,与目前基于边缘分割,神经网络等算法相比有较大改进。

关键词：渐变色字符字符定位数学形态学 sobel算子孔洞填充

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基于改进凸包检测的芯片图像字符区域定位

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图学学报 2021年第2期42卷 165-173页

作者：巢渊周伟单文桃冯俊萍江苏理工学院机械工程学院江苏常州213001

针对半导体芯片在激光打印时可能出现字符倾斜、字符位置错误等缺陷,提出一种基于改进凸包检测的半导体芯片图像字符区域定位方法。首先,利用三轴图像采集平台采集多幅半导体芯片图像,切分提取出若干单幅芯片图像;其次,采用Harris角点... 详细信息

针对半导体芯片在激光打印时可能出现字符倾斜、字符位置错误等缺陷,提出一种基于改进凸包检测的半导体芯片图像字符区域定位方法。首先,利用三轴图像采集平台采集多幅半导体芯片图像,切分提取出若干单幅芯片图像;其次,采用Harris角点检测获取图像角点分布图,改进凸包检测算法,剔除非字符区域角点,获取最外围角点凸包线;最后,拟合凸包线最小外接矩形,定位字符区域位置。实验结果表明,与形态学滤波定位方法、基于边缘特征的定位方法、基于字符纹理特征的定位方法和基于凸包及最小外接矩的定位方法相比,该方法定位芯片字符区域准确度更高,且单幅平均运行时间少于其他方法1/2,可有效减少计算量,提高运算效率。

关键词： Harris角点检测改进凸包检测字符定位

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基于改进连通域检测算法的电力工程图纸识别技术

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沈阳工业大学学报 2024年第4期46卷 361-366页

作者：樊冬梅严文豆梁毅刘巍巍浙江大学电气工程学院浙江杭州310027 广东电网有限责任公司广州供电局广东广州510180

针对电力工程图纸识别中存在无法整体标记粘连字符以及标记效率较低的问题,提出了基于数学形态膨胀处理及简化决策树的连通域标记算法。利用可灵活设定的结构元素对输入图像进行膨胀处理,实现了对粘连字符的整体标记;通过分析相邻像素... 详细信息

针对电力工程图纸识别中存在无法整体标记粘连字符以及标记效率较低的问题,提出了基于数学形态膨胀处理及简化决策树的连通域标记算法。利用可灵活设定的结构元素对输入图像进行膨胀处理,实现了对粘连字符的整体标记;通过分析相邻像素的各种可能性,设计了一种基于简化决策树的高效连通域标记算法,进而提升了电力工程图纸的识别效率。仿真结果表明,与传统方法相比,所提算法在实现整体标记粘连字符的同时,显著提高了算法的执行效率,其执行时间约为传统方法的1/2。

关键词：电力工程图纸字符定位字符提取连通域标记粘连字符决策树简化数学形态膨胀标记效率

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基于投影不变量的钢坯字符定位研究

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软件导刊 2015年第2期14卷 145-148页

作者：洪汉玉董彬时愈华夏邹连英程莉熊俊俏武汉工程大学图像处理与智能控制实验室湖北武汉430200

针对重轨生产线钢坯检测所涉及到的钢坯定位问题,提出一种基于投影不变量特征的字符定位方法。利用钢坯字符呈线性排列的特征,提出投影不变量的测量值定义;利用基于多级滤波的最大类间方差的递归分割方法,寻找满足投影不变量测量值的条... 详细信息

针对重轨生产线钢坯检测所涉及到的钢坯定位问题,提出一种基于投影不变量特征的字符定位方法。利用钢坯字符呈线性排列的特征,提出投影不变量的测量值定义;利用基于多级滤波的最大类间方差的递归分割方法,寻找满足投影不变量测量值的条件,快速寻找到钢坯字符所在的区域(即图像感兴趣区域)。最后,对感兴趣区域进行投影法的坐标定位,进而完成钢坯字符的定位问题。实验结果表明,与均值漂移的字符定位方法相比,该方法能够准确地完成字符的定位,具有良好的稳定性和准确性,提高了字符定位的正确率。

关键词：投影不变量线性排列感兴趣区域字符定位

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半导体芯片图像快速校正与字符区域定位方法研究

半导体芯片图像快速校正与字符区域定位方法研究

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作者：周伟江苏理工学院

学位级别：硕士

半导体芯片制造技术目前被认为是最先进的技术,于21世纪工业的快速发展中起着至关重要的作用,被广泛地应用于国民经济建设和人们的日常社会生活之中。随着电子市场的高速发展,半导体芯片需求量不断增加,对半导体芯片也提出了越来越高的... 详细信息

半导体芯片制造技术目前被认为是最先进的技术,于21世纪工业的快速发展中起着至关重要的作用,被广泛地应用于国民经济建设和人们的日常社会生活之中。随着电子市场的高速发展,半导体芯片需求量不断增加,对半导体芯片也提出了越来越高的要求。在半导体芯片封装的外观检查过程中,不可避免地会发生各种问题,例如芯片倾斜以及芯片字符位置不佳等,直接影响到字符打印质量。尽管目前图像处理的研究及应用较多,但有关半导体芯片封装外观质量检测的图像处理技术研究较少,因此,本文主要研究半导体芯片封装视觉检测过程中的关键图像处理技术,建立芯片图像自动化采集与检测系统,具体包括以下内容:(1)芯片图像自动化采集与检测系统设计。为实现连续、高精度的半导体芯片图像采集,首先对图像采集系统硬件部分进行设计,选择合适的照明方案;其次依据芯片拍摄范围等技术需求,对工业相机和镜头进行关键参数的计算与硬件选型;然后依据料盘尺寸,进行芯片图像自动化采集与检测系统工作台结构设计,完成系统工作台的搭建;最后设计系统软件功能模块,建立高质量、高效率的半导体芯片图像自动化采集与检测系统。(2)多幅半导体芯片图像切分方法研究。针对图像自动化采集与检测系统获取的单幅图像通常包含有多个芯片的问题,改进多边形逼近算法,结合轮廓矩定位轮廓质心,提出多幅半导体芯片图像切分方法,实现一幅图像中多个芯片切分成若干单幅芯片图像的完整过程,提高芯片检测效率。(3)半导体芯片图像快速校正方法研究。针对芯片在封装缺陷视觉检测过程中的图像倾斜问题,提出一种半导体芯片图像快速校正方法。首先,改进Harris角点检测算法,结合Canny边缘检测以及滤除无关轮廓,提取目标轮廓拐角顶点;其次,通过最小二乘法对最长边顶点进行直线拟合;最后,根据直线拟合结果进行图像校正。实验表明,该方法获取的倾斜角度准确性与运行效率均优于传统Hough变换、最小外接矩法以及傅里叶变换校正方法。(4)半导体芯片图像字符区域定位方法研究。针对小尺寸芯片在激光打印时可能出现字符倾斜、字符位置错误等缺陷,提出一种芯片图像字符区域定位方法。首先,采用Harris角点检测获取图像角点分布图;其次,改进凸包检测算法,剔除非字符区域角点,获取最外围角点凸包线;最后,拟合凸包线最小外接矩形,定位字符区域位置。实验证明,该定位方法与形态学滤波定位方法、基于边缘特性的定位方法、基于字符纹理特征的定位方法和基于凸包及最小外接矩的定位方法相比,准确度更高,可有效减少计算量,提高运算效率。(5)实验对比与分析。首先,基于相机、镜头、PLC、计算机以及三轴移动平台等硬件,设计MFC程序控制界面,形成一套集图像获取、图像切分、图像校正、图像字符区域定位于一体的半导体芯片图像自动化采集与检测系统;其次,根据某大型半导体企业对芯片引脚面/塑封面检测的要求,列出芯片封装测试检测的主要技术指标。在实现芯片图像自动化采集、多幅芯片图像切分、芯片图像快速校正以及芯片字符区域定位基础上,对芯片图像采集和检测的实验结果进行详细分析。实验数据结果满足芯片封装测试检测的各项技术指标。

关键词：图像自动化采集图像切分图像校正 Harris角点检测字符定位凸包检测

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多尺度特征融合的残缺卷烟编码识别

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计算机辅助设计与图形学学报 2021年第5期33卷 780-788页

作者：吴鹏周志鹏黄家栋谢志峰盛斌上海大学上海电影学院上海200072 上海电影特效工程技术研究中心上海200072 上海交通大学计算机科学与工程系上海200240

针对背景紊乱、字符残缺的卷烟图像,提出多尺度特征融合的残缺卷烟编码识别方法,以进行端到端的训练与应用.首先使用特征提取网络从图像中提取多尺度融合特征;然后提出区域优化模块,对提取到的融合特征进一步优化,识别与定位网络学习这... 详细信息

针对背景紊乱、字符残缺的卷烟图像,提出多尺度特征融合的残缺卷烟编码识别方法,以进行端到端的训练与应用.首先使用特征提取网络从图像中提取多尺度融合特征;然后提出区域优化模块,对提取到的融合特征进一步优化,识别与定位网络学习这些优化后的特征能更加鲁棒地完成识别与定位任务;最后使用匹配算法对识别与定位结果进行匹配,得到最终结果.在完整卷烟编码数据集中进行实验,与现有方法相比,所提方法在识别精度与效率上均有全面的提升.在残缺卷烟编码数据的识别转录实验中,所提方法的识别效率与人工相比有较大提升.

关键词：卷烟编码特征融合字符识别字符定位

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基于深度学习的铸件字符检测算法研究与应用

基于深度学习的铸件字符检测算法研究与应用

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作者：刘宝成北方民族大学

学位级别：硕士

随着智能化生产模式的发展,企业生产效率显著提高。铸件序号的自动识别已成为工业生产研究的热点之一。生产线上产品信息的快速检测和识别是工业生产要求,但噪声环境、光照条件以及工业字符区域的随机性等因素均给字符识别带来困难。为... 详细信息

随着智能化生产模式的发展,企业生产效率显著提高。铸件序号的自动识别已成为工业生产研究的热点之一。生产线上产品信息的快速检测和识别是工业生产要求,但噪声环境、光照条件以及工业字符区域的随机性等因素均给字符识别带来困难。为解决难题,本文对基于深度学习的铸件字符检测方法进行研究,并选用低成本、小体积的嵌入式平台NVIDIA Jetson Xavier NX进行应用,主要研究内容如下: (1)基于YOLOv7-tiny网络研究铸件字符定位算法。引入ECA-Net模块以提升特征提取能力,通过全局平均池化和一维卷积计算注意力权重,从而提升模型的字符定位准确性。此外,通过将损失函数EIo U与Focal机制相结合,提高了检测的定位效率和准确性。优化后的算法模型取得了99.71的m AP值,0.90的定位精度和47.14FPS的检测速度。 (2)基于CRNN网络研究铸件字符识别算法。针对工业环境中字符位置随机,背景复杂,字符大小形状颜色各异的问题,采用更深层的Dense Net替代VGG16作为特征提取网络,大幅提高了模型的鲁棒性和识别精度。升级后的CRNN-DN网络准确率可达96.6%,识别速度为62ms。 (3)将YOLOv7-tiny与CRNN网络模型整合处理,并部署到嵌入式平台NVIDIA Jetson Xavier NX上,基于Py Torch框架实现应用了铸件字符定位识别算法。实验结果显示,对于铸件字符的检测率可达96.7%,模型的总大小约为45M,检测速度可达32fps。说明构建的铸件字符检测算法能有效实现铸件字符的检测,具有良好的铸件字符识别能力。

关键词：深度学习字符检测字符定位字符识别模型部署

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