基于BP神经网络的数显仪表数字字符识别系统

• 作者: 唐轶峻 朱雯兰 申小阳 隋成华
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 图像预处理 区域生长 投影法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（9）
• 所属期刊栏目: 自动测试系统与数据采集
• 页码范围: 42-45
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3820字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1390.2005.09.012

摘要

在化工、冶金等行业以及较为恶劣的环境场合下进行仪表数据的自动化采集,需要对仪表显示的动态数据进行自动识别,以判断是否满足控制条件.本文根据数字仪表图像的特点,运用区域生长算法定位仪表图像中的数据区域,采用投影法对字符串进行分割,最后应用BP神经网络法进行分类识别数字字符.实验结果表明,字符正确识别率达到96%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	隋成华	浙江工业大学光电子研究所	107	561	12.0	19.0
2	唐轶峻	浙江工业大学光电子研究所	14	149	6.0	12.0
3	申小阳	浙江工业大学光电子研究所	6	123	4.0	6.0
4	朱雯兰	浙江工业大学光电子研究所	4	63	4.0	4.0