当前，标签已经被广泛应用于各类电器产品的工业生产线上，但是人工识别容易产生疲劳并导致识别错误，因此急需开发能够应用于工业生产线上的标签字符识别系统对标签上的字符进行自动识别。本课题主要是针对空调生产线上的标签，研究开发一套满足生产线需要的标签字符识别系统。该识别系统需能对空调的铭牌和合格证两种标签上的空调型号、出厂编号、生产日期三项参数，排除部分字符被表格线干扰的情况，对其进行识别和一致性比对。根据该要求，本课题主要完成了以下工作：（1）对标签字符识别系统进行总体设计。完成硬件系统的总体结构设计和设备选型，软件系统的总体设计、功能分析及软件算法关键技术的分析。（2）对标签字符研究并设计字符分割和特征提取算法。字符分割：是字符识别系统的基础。在对图像进行倾斜矫正后，将分步定位法用于对字符区域定位，后切分出单个字符。从表格框线中准确定位字符区域是字符分割的关键问题，本文将表格框线当做区域来检测并去除，而非直线，取得较好的效果。特征提取：是识别系统的关键，分别提取字符的孔洞特征；字符的混合特征，包括统计特征，结构特征和基于Gabor变换的纹理特征；字符的笔画特征包括字符的端点、交叉点、笔段、拐点、精细笔画和遮挡字符的轮廓特征。（3）对标签字符设计三层分类器进行识别分类。第一层分类器使用字符的孔洞特征和位置特征，采用基于欧式距离的分类器，对字符进行粗分类；第二层分类器利用字符的混合特征，采用BP神经网络对几个子类进一步细分；第三层分类器，根据字符的笔画和轮廓特征，采用模板匹配算法，对未被识别出的字符包括相似的正常字符和被遮挡的字符进行补充分类。相对于单个分类器，该设计在一定程度上提高了标签字符识别系统的识别准确率。（4）根据所设计的标签字符识别系统，采用VC++进行软件编程，最终实现该设计，主要包括硬件系统平台的搭建，软件算法功能的实现和软件界面的实现。设计并实现该识别系统后，对系统进行了测试，结果表明系统各项功能及系统实时性均可满足生产线要求，该系统效果已得到客户认可。