流水线上印刷电路板的元件字符的光学识别新方法

摘要

印刷电路板的元件上的字符识别是AOI(光学自动检测)的一个重要组成部分.生产流水线环境的不理想给字符识别带来很大的困难.流水线要求字符识别方法具有快速性.本文绕过图像特征量提取这个难关,采用直接输入字符原图像的方法,利用神经网络判断字符[1][2].因为神经网络输入维数过大,给神经网络分类带来很多盲点.为了解决这个问题,本文将神经网络与标准字符骨架判断的方法结合起来,把标准字符骨架作为模板,与通过神经网络判断的图像比较,剔除与骨架相差很大的图像.本文省去了传统OCR方法的字符串分割步骤[3],采取边搜索边识别的方法,提高了字符识别的速度和减少因分割不当带来的误判断.