基于神经网络的突跳式温控器产品编码识别方法

• 作者: 何坚强 侯建成 商志根 徐顺清 苗荣 辅小荣 魏星
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 编码识别 特征提取 相似字符识别
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 仪器仪表/检测/监控
• 页码范围: 105-109
• 页数: 5页
• 分类号: TP312
• 字数: 2671字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2019.02.020

摘要

针对突跳式温控器产品编码金属表面反光、凹凸不平以及采用钢印字符导致产品编码识别率下降等问题,提出将字符图像的灰度特征、字符分块占空比以及字符8个特征点之间线段总长度作为神经网络输入的编码识别方法.首先对图像中产品编码区域进行提取、滤波去噪、二值化和字符分割等处理工作;再把分割后的字符归一化为16×16维的图像;最后通过MATLAB编程仿真和工业现场实验得出的结果表明,该方法实现了对温控器编码字符的准确识别,提高了温控器编码相似字符的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何坚强	盐城工学院电气工程学院	46	296	9.0	16.0
2	辅小荣	盐城工学院电气工程学院	19	40	4.0	5.0
3	商志根	盐城工学院电气工程学院	10	25	3.0	4.0
4	徐顺清	盐城工学院电气工程学院	10	18	3.0	4.0
5	侯建成	江苏大学电气信息工程学院	5	1	1.0	1.0
6	魏星	江苏大学电气信息工程学院	2	1	1.0	1.0
7	苗荣		1	1	1.0	1.0