以飲料瓶蓋頂面日期批號的點陣噴碼字符識別為例,探討點陣字符圖像分析識別技術。針對點陣噴碼字符的不連續(xù)特點,無法直接沿用連續(xù)筆畫數(shù)字符號的識別算法,必須有針對性地研究離散點陣構成數(shù)碼符號的圖像識別技術。本文采用高斯核RBF神經(jīng)網(wǎng)絡類算法,優(yōu)化圖像處理判別參數(shù)的確定方式,實現(xiàn)樣本分類模型的訓練與分類器設計,顯著改善了點陣字符識別的準確度。 

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
一、噴碼字符識別需要解決的問題
二、基于高斯核RBF神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲結構
三、噴碼字符判別特征的選擇與準則函數(shù)
四、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡訓練所要確定的參數(shù)和待識別樣本的識別
    （一）RBF神經(jīng)網(wǎng)絡訓練所要確定的參數(shù)
    （二）待識別樣本的識別
五、檢測裝置結構設計
六、實驗檢測
七、結語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于機器視覺的點陣字符識別系統(tǒng)設計[J]. 黃斌,郭海華,江進兵.  測控技術. 2014(12)
[2]煙包噴碼字符識別系統(tǒng)研究[J]. 胡承東,速永倉,曹玲芝.  機械工程與自動化. 2010(03)



本文編號：3708036