【摘 要】
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茶叶检测报告数据是衡量茶叶质量安全的重要指标。从大量茶叶检测报告中挖掘信息和内在价值,服务于政府和公众,已经成为当前我国茶叶信息化建设的必然要求。但是目前茶叶检测报告大部分仍采用纸质文档或电子图像的形式,这种非结构化的数据无法直接在计算机中进行数据分析处理,使得大量的检测信息无法被充分利用起来。如何快速有效地识别与提取茶叶检测报告图像中的信息,形成茶叶质量数据库,对于提高茶叶品质、保障茶叶质量安全
【基金项目】
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湖北省技术创新专项重大项目“基于GAP的茶叶生产过程及质量安全智能控制关键技术研究”（2019ABA101）；
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茶叶检测报告数据是衡量茶叶质量安全的重要指标。从大量茶叶检测报告中挖掘信息和内在价值,服务于政府和公众,已经成为当前我国茶叶信息化建设的必然要求。但是目前茶叶检测报告大部分仍采用纸质文档或电子图像的形式,这种非结构化的数据无法直接在计算机中进行数据分析处理,使得大量的检测信息无法被充分利用起来。如何快速有效地识别与提取茶叶检测报告图像中的信息,形成茶叶质量数据库,对于提高茶叶品质、保障茶叶质量安全具有重要的意义。本文是在湖北省技术创新专项重大项目“基于GAP的茶叶生产过程及质量安全智能控制关键技术研究”的支持下,针对项目中构建茶叶质量物联检测在线服务平台的需求,围绕茶叶检测报告中表格信息的自动识别展开研究工作,设计并实现了一个茶叶检测报告自动识别系统。本文将茶叶检测报告表格识别分为表格布局结构识别与表格逻辑结构识别两项任务。主要研究工作和创新如下:1.设计并实现了一个针对茶叶检测报告表格的布局结构识别系统。针对茶叶检测报告图像中有红色印章造成对表格数据遮挡的问题,进行红章去除等预处理工作;通过形态学操作膨胀与腐蚀来完成表格框线检测工作,并通过实验寻找出合适的腐蚀结构元素与膨胀结构单元;最后采用CNN+Bi-GRU+CTC结合的深度学习模型完成单元格中文字的识别。实验结果表明了本系统的有效性。2.提出了一个多特征融合的表格单元格分类模型MFFCCM,实现了表格逻辑结构识别。首先分别基于词向量和字向量从不同粒度对单元格文本进行表示,并通过拼接的方式实现字词向量的融合,通过Text CNN进行单元格文本特征提取;融合单元格的文本特征与空间位置特征,采用自注意力机制提取单元格之间的相互关系特征;使用MLP作为分类器,完成单元格分类任务;最后针对茶叶检测报告中的表格单元格之间逻辑匹配关系,给出了对应的匹配算法,实现了标题单元格与内容单元格的匹配,完成了表格的自动识别。实验结果验证了本文模型的有效性。3.开发了一个茶叶检测报告表格识别系统。在以上研究的基础上,针对茶叶质量物联检测在线服务平台的需求,实现了茶叶质量物联检测在线服务平台中茶叶检测报告的自动识别。系统采用灵活性更高的微服务架构,前端采用Vue框架,使用http协议进行前后端交互,采用Nginx作为负载均衡,网关API采用Spring Cloud Gateway,服务注册发现采用Spring Cloud Netflix Eureka,授权认证采用OAuth2.0。
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