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印刷电路板的元件上的字符识别是AOI（光学自动检测）的一个重要组成部分。生产流水线环境的不理想给字符识别带来很大的困难。流水线要求字符识别方法具有快速性。本文绕过图像特征量提取这个难关，采用直接输入字符原图像的方法，利用神经网络判断字符。因为神经网络输入维数过大，给神经网络分类带来很多盲点。为了解决这个问题，本文将神经网络与标准字符骨架判断的方法结合起来，把标准字符骨架作为模板，与通过神经网络判断的图像比较，剔除与骨架相差很大的图像。本文省去了传统OCR方法的字符串分割步骤，采取边搜索边识别的方法，提高了