【摘 要】
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针对工业生产钢材部件上压印字符与背景区域同色和光照不均影响,传统计算机视觉算法识别钢印字符存在效率与精度不佳的问题,本研究提出一种基于YOLOv2的钢材压印字符识别方法
【机 构】
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广西大学计算机与电子信息学院,广西大学计算机与电子信息学院,广西多媒体通信与网络技术重点实验室,广西大白小黑智能机器人有限公司
【基金项目】
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广西自然科学基金“形状纹理特征量的提取及其优化研究”(No. 2017JJA170765y),国家自然基金“基于CT数据的胃癌模型的三维重建和手术仿真”(No. 81760324)资助.
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针对工业生产钢材部件上压印字符与背景区域同色和光照不均影响,传统计算机视觉算法识别钢印字符存在效率与精度不佳的问题,本研究提出一种基于YOLOv2的钢材压印字符识别方法。通过一些基本的图像预处理方式扩充钢印字符数据集,采用快速可靠的深度学习算法YOLOv2自动提取图像的特征,实现对钢印字符(包括数字和字母)的识别。相较于其他传统的图像识别算法,实验结果表明,该网络模型对钢印字符识别的准确率达98.6%,算法平均处理时间为0.3 s,达到了工程应用的精度和效率要求。此外,利用字符位置信息对模型的输出进行改进
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