同态增晰耦合改进的区域生长的键盘字符目标识别算法

摘要：

键盘作为诸多智能设备指令输入端口，其表面字符完整程度直接影响到设备使用。为了提高键盘在制造过程中的生产质量，需要对其生产流水线完成视觉检测。而在当前键盘表面字符目标检测过程中存在成像模糊、分割不准确以及识别率低等问题。对此，设计基于同态增晰与区域生长的键盘按键识别检测算法。首先，引入同态增晰算法，对模糊图像清晰化处理。然后嵌入全局特征，改进了区域生长算法，准确分割并提取出图像中数字按键目标区域。最后基于最近邻算法对数字按键图像样本库进行机器学习，完成按键数字识别，从而建立起键盘数字按键质量检查系统。实验数据显示，与当前数字识别算法相比，面对成像模糊的按键数字图像时，该数字按键检查算法具备更高的准确性与稳定性。

关键词：键盘识别、同态增晰、区域生长、最近邻算法、图像样本库、质量检查

所属期刊栏目：39

分类号：TN911-34;TP391

资助基金：陕西省教育厅专项科研项目14JK1221；商洛学院服务地方专项15SKY-FWDF003

在线出版日期：2016-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：143-148