【摘 要】
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针对金属零件表面的压纹字符人工检测效率低、易疲劳等问题,提出基于机器视觉的金属表面压纹字符识别方法。采用高速工业相机、大景深镜头、同轴光源搭建实验平台,对分布在圆环周围的畸变字符运用极坐标变化改变字符显示方向,再运用OCR算法识别字符。通过测试4组不同工况下的压纹字符,表明此算法不仅响应速度快,且分割字符准确率高。
【基金项目】
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2020年江苏省“高校专业课程群和高校学生工作研究”专项课题(2020NDKT032),2020年江苏省高校哲学社会思政专项(2020SJB0539)。
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针对金属零件表面的压纹字符人工检测效率低、易疲劳等问题,提出基于机器视觉的金属表面压纹字符识别方法。采用高速工业相机、大景深镜头、同轴光源搭建实验平台,对分布在圆环周围的畸变字符运用极坐标变化改变字符显示方向,再运用OCR算法识别字符。通过测试4组不同工况下的压纹字符,表明此算法不仅响应速度快,且分割字符准确率高。
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