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基于NI机器视觉系统的钢板上字符识别

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    [LV.Master]2000FPS

    发表于 2015-5-26 21:15:02 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自:广东省东莞市 移动

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    基于NI机器视觉系统的钢板上字符识别

    l 客户的需求

    Ø 检测内容
    检测钢板上印刷的字符并进行识别判断:

                                   
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    样品一

                                   
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    样品二

    Ø 检测要求
    利用视觉系统,检测识别钢板上的字符。钢板本身有光滑面与磨砂面,字符有两种打印类型,希望能在一套系统下完成测试测量。
    l 视觉评估
    Ø 视觉可行性分析
    对样品进行了理论分析并进行光学实验与图像处理,原则上可以使用机器视觉进行字符识别,即OCR识别。
    Ø 结果
    对样品进行分析及实验,如果只用一个光源,无法完成两种打印字符的识别,因为一种字符为黑底白字,另一种字符为白底黑字。如果需要在一个系统中完成两种类型的字符识别,可以使用组合光源进行字符识别,一个光源进行白底黑字的识别,另一个光源进行白字黑底的识别,从而达到兼容两种字符的目的。
    Ø 测试条件
    产品测试时,视场有一定的容忍空间,但是并不意味着目标可以在视场里任意出现,至少需要保证检测特征全部出现在视场内且有一定包容空间,以便于寻找特征。
    l 使用硬件
    LED光源:     2个……用于白字黑底
    LED光源:     1个……用于白底黑字
    光源控制器:  1个……用于光源供电
    工业相机:     1个……用于获取影像
    相机电缆:     1条……用于传输影像
    图像采集卡:  1块……用于采集影像
    工业镜头:     1个……用于光学成像

    l 测试结果画面

                                   
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    磨砂面白字黑底

                                   
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    光滑面白字黑底

                                   
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    光滑面白底黑字

                                   
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    磨砂面白底黑字

            以上图片分析仅限于现有的样品。实际的字符识别可能还需要对字符的间距、印字深度等有一定的要求。如果字符间距太近,可能会对识别造成一定的影响,例如会将两个字符识别为一个字符,又或者印字太浅,可能也会出现无法识别或识别错误的可能。这个需要程序中设置比较全面的字库,才能很好的解决各类可能遇到的字符识别错误。
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