图像是人类获取外界信息的重要手段,图像处理与识别技术是运用计算机进行处理图像的关键技术。近些年来,图像处理与识别技术取得了迅速的发展,已经广泛的应用于智能交通,文字识别,遥感技术等各个方面,并取得了良好的实用效果。本文在系统介绍图像处理与识别技术的基础上,提出了一种利用BP神经网络实现钢坯编号文字识别的方法。首先将现场采集到的钢坯彩色图像由RGB彩色空间转换到HSI空间,然后利用HSI空间中S分量的特性,定位钢坯区域;接着对钢坯区域进行一系列图像预处理,对预处理后的图像,利用钢坯编号区域的纹理特征选出待选的钢坯编号区域,然后结合钢坯编号区域的统计特征,去除不合要求的待选区域,从而得到图像中钢坯编号区域的具体位置。在得到钢坯编号区域后,首先对所得的钢坯编号区域中的字符进行分割,然后对分割所得字符进行特征提取。在利用大量样本对BP神经网络进行有效训练后,将分割所得的字符送入BP神经网络进行识别。在Microsoft Visual C++6.0开发平台下,针对所采集到的图像进行了识别试验,试验结果表明,灵活的运用图像处理与识别技术,可有效识别钢坯编号,且速度快,识别率高,具有较高的实用价值。