激光标刻字符识别技术的研究

摘要

在科学技术飞速发展的当代，激光标刻技术已成为科学邻域中不可缺少的一部分，它所占的比重也日益增大。激光标刻技术具有的优势较多，它的应用广泛。激光标刻技术也随着计算机技术的发展发生了巨大的变化，它朝着网络化、智能化等方向发展。
　　激光标刻字符的类型较多，本论文主要基于激光标刻的批量生产中的序列号进行识别研究。首先对激光标刻字符图像进行预处理，主要利用的技术有灰度化、图像增强、边缘检测、数学形态学处理等，预处理后的图像目标区域清晰，信息含量精确。其次由于激光标刻字符图像的形态和背景具有多样性，分析在特定情况下的目标区域定位算法。利用投影法技术对字符进行分割，对分割后的字符图像进行归一化处理，提出“13特征”提取法提取字符图像的特征。最后在激光标刻字符识别算法中，通过选取合适的特征向量进行计算欧式距离，来实现最佳匹配。激光标刻字符样本的数量较多和形状多变，选取人工神经网络中的BP神经网络。由于原本的BP神经网络在训练样本过程中存在着不足，故对BP神经网络进行改进，使其达到激光标刻字符识别的要求。两种识别算法的优缺点通过在Microsoft Visual Studio2010平台上设计的软件来进行分析。

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1 绪论

1.1 激光标刻系统简介

1.2 激光标刻字符识别的研究现状

1.3 课题研究的目的和意义

1.4 本文的主要研究内容

2 激光标刻字符图像的预处理

2.1 激光标刻字符的规格和特征

2.2 激光标刻字符图像的灰度化处理

2.3 激光标刻字符图像的增强技术

2.4 激光标刻字符图像的边缘检测

2.5 激光标刻字符图像的数学形态学处理

2.6 激光标刻字符图像的定位

2.7 本章小结

3 激光标刻字符图像的分割处理

3.1 激光标刻字符图像的二值化处理

3.2 激光标刻字符的分割过程

3.3 激光标刻字符图像的归一化

3.3 本章小结

4 激光标刻字符的识别算法

4.1 激光标刻字符图像的特征提取

4.2 激光标刻字符的模板匹配识别算法

4.3 激光标刻字符的BP网络识别算法

4.4 本章小结

5 激光标刻字符识别软件的设计与实现

5.1 软件设计

5.2 软件测试

5.3 本章小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献

附录 改进后的BP网络源程序