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摘要
针对传统环形零件表面字符检测过程中出现的零件定位不准确、字符分割难度高、字符识别精度低等问题,提出了一种基于极坐标变换展开图片和卷积算法分割、识别字符的方法。首先对待检测的照片进行零件定位,分割出包含检测目标的最小区域。接着对该区域进行极坐标变换,展开环状区域,并将区域进行卷积运算,确定待检测区域。再根据特定卷积核运算结果,得出区域的像素分布特征,分割待检测区域。最后根据卷积神经网络和SVM对所分割的字符进行分类识别。实验结果表明,该方法字符定位分割精度高、抗干扰性强、识别准确率高,对复杂环境下环形零件表面字符检测具有一定的指导意义。
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