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时间:2020-04-14
《卷积神经网络在喷码字符识别中的应用-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第42卷第4期光电工程Vl01.42.NO.42015年4月Opto-ElectronicEngineeringApril,2015文章编号:1003—501X(2015)04—0038—06卷积神经网络在喷码字符识别中的应用南阳,白瑞林,李新2(1.江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏无锡214122;2.无锡信捷电气股份有限公司,江苏无锡214072)摘要:为实现易拉罐灌装过程中喷码字符实时检测,提出了一种基于卷积神经网络的实时检测方法。该方法首先对采集的图像进行直方图均衡化和OSTU
2、处理,然后对图像进行形态学膨胀操作,通过连通域面积法提取出喷码字符区域并进行旋转矫正,再采用投影法将字符区域分割为单个字符,在离线状态下采用卷积神经网络对字符进行训练,从而在在线检测时进行识别。实验表明,该方法检测一帧图像平均时间为46ms,准确率达98.97%,实时性和准确性较高,可以满足工业易拉罐喷码字符在线实时检测要求。关键词:易拉罐;喷码字符;卷积神经网络中图分类号:TP391.41文献标志码:Ado:10.3969/j.issn.1003—501X.2015.04.007Applicati
3、onofConvolutionalNeuralNetworkinPrintedCodeCharactersRecognitionNANYang,BAIRuilin,LIXin(1.KeyLaboratoryofAdvancedProcessControlforLightIndustry(MinistryofEducation),InformationandControlExperimentTeachingCenter,JiangnanUniversity,Wuxi214122,JiangsuProv
4、ince,China;2.XinjieElectronicCompanyLimited,Wuxi214072,JiangsuProvince,China)Abstract:Inordertoachievethereal-timedetectionofCodingcharactersintheprocessoffillingcans,areal—timedetectionmethodbasedonconvolutionalneuralnetworkisproposed.Thismethodinitia
5、llyadoptsthehistogramequalizationandOSTUtodealwiththeimagesandthenoperatestheimagesbythemorphologicalinflationmethod.Besides,theregionoftheprintedcodecharactersisextractedbytheareamethodofconnecteddomainandthenrotatesandcorrectsthisregion.Byusingthepro
6、jectionmethod,theregionisdividedintosinglecharacterswhichwillbetrainedbytheconvolutionalneuralnetworkundertheofflinestate.Allaboveproceduresaredoneinordertorecognizethecharacterswhiledoingtheonlinedetection.Experimentsshowthattheaveragetimeofeverydetec
7、tedimageis46msanditsaccuracyachieves98.97%whichshowhighinstantaneityandaccuracy.Thus,itcanmeetthedemandofthereal—timedetectionofindustrialcanscharacters.Keywords:cans;printedcodecharacter;convolutionalneuralnetwork0引言随着我国食品行业的快速增长,以易拉罐为容器的需求也不断增加,易拉罐产品
8、质量的监测往往需要对产品信息进行检测、追踪。目前来说,各大厂商多用易拉罐罐底喷码字符来追踪产品信息,但在喷码过程中难免会出现诸如字符漏喷或者部分不完整、字符混乱等缺陷,因此,如何实时地对喷码字符识别检测,以便及时剔除不合格产品是亟需解决的问题l。收稿日期:20140530收到修改稿日期:2014—09—24基金项目:江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD),江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2012056)作者简介:南~N(1989.),男(汉族),江苏宿迁人。
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