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机器视觉之塑料壳表面字符识别
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机器视觉之塑料壳表面字符识别
机器视觉之塑料壳表面字符识别
机器视觉之塑料壳表面字符识别
机器视觉之塑料壳表面字符识别
塑料壳表面字符识别，主要是识别字符本身，以及字符是否有磨损。其实现难度还是要看具体的项目需求以及项目材料本身。
机器视觉光源
这类产品，因为一般是白色的丝印，黑色的背景，所以光源照明会比较容易。很多光源都可以将特征表现的比较明显。如条形光源，环形光源，无影光源，同轴光源等。其中以条形光源的成本最低，如果条形光源可以解决，就考虑使用条形光源。
工业相机
产品通常比较小，丝印字符也比较大，所以不需要考虑太高分辨率的相机。常规的130万像素级别的相机即可满足要求。黑白相机，CCD芯片。如果静态环境中检测，使用CMOS也可以满足。
工业镜头
可以使用常规的CCTV镜头进行拍摄取景。
图像处理
字符识别OCR函数占主导，可以解决主要问题。如果需要考虑一些形态学的图像预处理函数。
机器视觉项目实现难度
★★★ |
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发表于 2015-1-7 11:59:53
