基于卷积神经网络的生产日期识别

• 作者: 何金亭 侯俊 张全年 王宗宜 胡蝶
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 生产日期识别 卷积神经网络 区域最大值分割算法 投影分割算法
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 信息技术及图像处理
• 页码范围: 152-156
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1903233

摘要

为了提高识别效率并减少人工成本,采用深度学习的方法对生产日期图像进行识别.首先对生产日期图像进行预处理,使用水平投影分割算法并提出一种区域最大值分割的方法将图像中的干扰字符去除,只留下数字、字母和汉字字符.然后创建一个由生产日期图像中常包含的数字、英文、汉字字符所组成的可扩展的数据集.最后构建一个卷积神经网络模型并将数据集送入训练以获得较高的识别准确率.经测试基于卷积神经网络的识别方法对生产日期识别的准确率高达98％.