论文部分内容阅读
为了快速准确的识别啤酒瓶盖上的喷码字符,提出了一种基于改进的CNN的啤酒瓶盖字符自动识别算法。首先使用U-Net语义分割网络对瓶盖的字符区域进行定位,以削弱背景噪声对后续处理的影响;然后利用动态阈值法对其进行二值化滤波消除底纹;通过字符区域外接矩形确定旋转中心与角度,对其进行旋转矫正;运用投影法与轮廓法相结合的方法对字符进行分割,得到清晰的单个字符;最后在卷积神经网络中添加批标准化得到本文改进的CNN,由该网络进行字符识别。研究结果表明,本文提出的啤酒瓶盖字符识别算法精度高,计算速度快,具有工程应用价值。