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文檔簡介
1、線纜生產(chǎn)過程中,線纜的生產(chǎn)日期、生產(chǎn)批次、產(chǎn)品型號等重要信息往往以點(diǎn)陣字符的形式被噴印在線纜表面。線纜表觀字符檢測是線纜質(zhì)量控制中的重要內(nèi)容。傳統(tǒng)線纜表觀字符識別使用人工方法,效率低,工作強(qiáng)度大。在線纜生產(chǎn)速度越來越高的情況下,人工識別的方法已經(jīng)不能滿足線纜制造業(yè)的要求。
本文以Zynq SoC為算法實(shí)現(xiàn)平臺,結(jié)合ARM的靈活性與FPGA卓越的計算性能,使用AXI4總線進(jìn)行系統(tǒng)互聯(lián),實(shí)現(xiàn)了完整的點(diǎn)陣字符識別系統(tǒng)。經(jīng)測試識別率可
2、達(dá)91%,識別單幅1600×1200像素線纜圖像所需時間僅需22 ms。據(jù)我們查閱國內(nèi)外重要數(shù)據(jù)庫的結(jié)果,單芯片上實(shí)現(xiàn)的點(diǎn)陣字符光學(xué)識別系統(tǒng)在國內(nèi)尚未見報道。點(diǎn)陣字符識別算法方面,本文采用差分法去除線纜背景區(qū)域;然后利用灰度投影曲線與擬合曲線的誤差平方值提取了4幅線纜環(huán)視圖像中包含完整字符區(qū)域的圖像;隨后針對線纜表面圖像光照不均的情況,提出了一種大窗口中值差分二值化算法,并對其進(jìn)行了算法優(yōu)化;為有效分割點(diǎn)陣字符,采用了基于多次投影的二次
3、分割算法對點(diǎn)陣字符進(jìn)行有效分割,并對字符進(jìn)行了歸一化;最后提出了一種改進(jìn)的分塊重心向量特征提取方法,結(jié)合字符尺寸信息與直接模板匹配方法,設(shè)計了多層分類器對字符進(jìn)行分類識別。為了滿足系統(tǒng)幀率要求,本文利用高層次綜合技術(shù)對算法進(jìn)行了硬件實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化。對大窗口快速中值查找算法進(jìn)行了硬件并行化、存儲結(jié)構(gòu)優(yōu)化、循環(huán)體優(yōu)化等多種硬件優(yōu)化措施;對最大類間方差法的計算過程進(jìn)行了資源優(yōu)化和流水線操作;對分塊重心特征向量計算模塊進(jìn)行了全并行優(yōu)化。最后采用軟硬
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