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工程项目
基于机器视觉的数字识别系统

  自动识别技术是应用一定的识别设备或算法,自动获取待识别产品相关信息的一种技术,是信息数据自动识读、自动输入的高度自动化数据采集方法。数字识别是自动识别中重要的应用之一。基于视觉的数字识别系统以其获取的信息直观丰富,被广泛应用于各种工业识别领域,基于视觉的自动识别首先通过视觉设备获取待识别产品的图像,之后利用特征提取和模式识别等相关算法,自动识别指定的各种字体的数字字符,提供给后台处理系统来完成相关后续处理。

  江山科技基于机器视觉数字识别系统是针对于金融领域中密保卡片产品的数字识别系统设计,该项目研发内容包括提取待识别图像区域算法设计,待识别图像中各字符分离技术算法设计,字符特征提取和相关图像处理算法设计,字符对比识别和结果输出等核心算法研究。江山科技基于机器视觉数字识别系统旨在对产品中序列号,密码,时间柱等重要支付信息进行识别。

  江山科技基于机器视觉数字识别系统赋予本检测系统一个视觉功能,通过软件也可以实时监控,在系统支架上安装了一个国产CMOS工业相机。软件系统有专门的图像采集模块,可以控制相机的拍摄。拍摄相片的像素最大可以设定为1280*1024(即130万像素)。在采集图像的同时,系统定义了采集图像的进光亮,对比度,黑白彩色模式转换,选取颜色模型等功能。

  江山科技基于机器视觉数字识别系统的图像分析和数学形态学的基本运算是本软件的图像处理模块实现的。图像处理模块是本软件的核心所在,图像采集模块将工业相机拍摄的图像进行图像信息输入。为了达到对图片中有角度的物体进行还原,提高数字识别系统的智能化,和数字判断的准确性,江山科技基于机器视觉数字识别系统采用彩色图像灰度化、滤波、二值化、数学形态学运算、边缘提取、模板匹配、特征提取等一系列的图像处理技术。

  采集的图片是彩色的位图,大小为1280*1024,每像素位数bitcount=24。首先要将彩色图像转化为灰度图像,对图像进行二值化,将图片转化为黑白双色。其次采用数学形态学的基本运算中的开运算,去掉图像中的噪声。接着将对图片进行边缘检测,找到液晶屏的黑框,算出物品偏转的角度,进行校正旋转图片角度,然后对查找出液晶屏中密码、时间柱和卡面上序列号的位置,对时间柱进行特征点提取和判断,对数字进行图像分割,特征点提取及其判断。

  江山科技基于机器视觉数字识别系统引入了密码与序列号一一映射的函数关系,当输入图片中产品的序列号和密码匹配数据库中序列号和密码的对应关系,将判断该产品为合格产品。该模块为产品判断模块。

  图形用户界面作为机器视觉设备必不可少的一部分,也包涵在江山科技基于机器视觉数字识别系统中。江山科技基于机器视觉数字识别系统的图形用户界面简洁明了,方便人工操作,大大提高了工业生产检测的效率和容易度。人机交换界面包括标题部分、图像实时监控部分、产品结果输出部分和控制按钮部分。

  本项目的视频如下:

 
 
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