【摘 要】
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针对目前印刷标签复杂多样难以识别和分类，以及各种缺陷造成识别准确率低的问题，提出了一种基于机器视觉的多种类标签检测方法。首先搭建由相机、镜头和光源组成的采样平台，将各种类标签采集后用作模型训练的数据集，然后利用最小外接矩形并稳健回归的方式对图像进行畸变矫正，通过Laplacian算子、高斯滤波算法、Otsu算法消除噪声产生的影响，最后建立了一个改进的CRNN+CTC网络结构模型，其中加入BN算法和
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针对目前印刷标签复杂多样难以识别和分类，以及各种缺陷造成识别准确率低的问题，提出了一种基于机器视觉的多种类标签检测方法。首先搭建由相机、镜头和光源组成的采样平台，将各种类标签采集后用作模型训练的数据集，然后利用最小外接矩形并稳健回归的方式对图像进行畸变矫正，通过Laplacian算子、高斯滤波算法、Otsu算法消除噪声产生的影响，最后建立了一个改进的CRNN+CTC网络结构模型，其中加入BN算法和Adam算法提高模型的泛化能力和收敛速度，使用双向BLSTM网络减小梯度消失或爆炸，再加入CTC损失函数实现输入数据与给定标签的对齐问题。实验结果表明，改进后的方法相较于传统分割字符算法，识别准确率提升至98.2%；相较于原CRNN+CTC算法，识别速度提升至37 ms/张，达到了工业使用需求。
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