10.16652/j.issn.1004-373x.2016.12.039
同态增晰耦合改进的区域生长的键盘字符目标识别算法
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。
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
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TN911-34;TP391
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
2016-07-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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