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摘要
目的解决当前图像特征训练不充分,系统软件不规范,导致文本识别不准确的问题。方法分别从系统软件开发和识别算法验证的角度出发,提出基于软件工程与叠层深度学习的工件文本识别算法。首先,根据系统功能需求,进行软件模块化分析,设计出集算法计算、硬件控制、逻辑通信和数据存储于一体的系统架构。然后,基于自适应阈值分割与图像校正,对工件文本图像进行预处理,得到准确的包含文本目标的二值图像区域。最后,利用叠层DAE构成L层深度网络,计算权值矩阵,达到对文本图像轮廓特征深度训练学习的目的。结果利用所提算法获得了复杂干扰条件下的文本识别结果。结论实验测试结果显示:与当前文本识别技术相比,本文算法拥有更高的准确性与现场实用性。
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