基于RBF-NN的压印凹凸字符质量检测研究

• 作者: 曹建海 李龙 路长厚
• 来源期刊: 光电子·激光
• 学科: 工学
• 关键词: 灰度字符 质量检测 径向基函数神经网络(RBF-NN) 投影变换
• 年，卷（期）: 2006,（8）
• 所属期刊栏目: 测量·检测
• 页码范围: 963-968
• 页数: 6页
• 分类号: TP274+.3
• 字数: 5387字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1005-0086.2006.08.015

摘要

提出了在灰度图像上直接提取压印字符的圆周投影和径向投影特征、基于径向基函数神经网络(RBF-NN)的压印凹凸字符质量检测新方法.检测实验表明,在灰度图像上提取检测特征,不仅保留了压印字符的原始特征,增强了抗干扰性,而且摈弃了复杂的字符图像二值化算法,减少了检测用时.该方法的检测速度为240字符/min,正确率为98.77%,满足标牌压印机的在线检测要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	路长厚	山东大学机械工程学院	113	1027	18.0	25.0
2	曹建海	清华大学计算机科学与技术系	2	16	2.0	2.0
6	李龙		2	12	2.0	2.0