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摘要:
为了解决人工识别钢轨炉号效率低下,费时费力等问题,采用非接触式线激光扫描成像的方法对钢轨炉号进行识别,结合C#和HALCON混合编程开发了字符识别系统.该系统以线激光传感器扫描的点云数据为基础重构钢轨廓面图像,通过对图像进行中值滤波、阈值分割、图像形态学处理、字符切分等处理操作获得字符图像,然后使用多层神经网络分类器对字符进行了识别.运行结果表明炉号字符一次识别率可达96%,解决了钢轨因污损、锈蚀导致的炉号误读问题,实现了高速钢轨焊前检测过程自动化.
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文献信息
篇名 基于线激光扫描成像技术的钢轨炉号识别算法
来源期刊 武汉工程大学学报 学科 工学
关键词 线激光扫描成像 钢轨字符 识别算法 多层神经网络
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目 机电与信息工程
研究方向 页码范围 325-328,339
页数 5页 分类号 TP391
字数 2829字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-2869.2018.03.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王学华 武汉工程大学材料科学与工程学院 36 199 8.0 13.0
2 刘鑫 武汉工程大学材料科学与工程学院 11 83 5.0 9.0
3 刘苏 武汉工程大学材料科学与工程学院 4 9 2.0 3.0
4 李安翼 武汉工程大学材料科学与工程学院 4 9 2.0 3.0
5 张红霞 武汉工程大学材料科学与工程学院 5 46 2.0 5.0
6 王灿 武汉工程大学材料科学与工程学院 5 46 2.0 5.0
7 申楷赟 武汉工程大学材料科学与工程学院 5 41 1.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
线激光扫描成像
钢轨字符
识别算法
多层神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
武汉工程大学学报
双月刊
1674-2869
42-1779/TQ
大16开
武汉市江夏区流芳大道特1号,武汉工程大学流芳校区,西北区1号楼504学报编辑部收
1979
chi
出版文献量(篇)
3719
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