申请/专利权人：苏州中科全象智能科技有限公司

申请日：2020-06-23

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN111754525B

主分类号：G06T7/11

分类号：G06T7/11;G06T7/90;G06T7/187;G06T5/30;G06T5/20;G06V30/148;G06V30/146;G06T5/70

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2020.10.30#实质审查的生效;2020.10.09#公开

摘要：本发明公开了一种基于非精确切分的工业字符检测流程，属于通用机器视觉技术领域，包括离线阶段和在线检测阶段，在离线阶段得到字符参考模型，用于在线检测阶段中；其中在线检测阶段中，在图像分割中，采用改进最大稳定极值区域算法，增加了算法的鲁棒性；在字符分割中，对于非粘连字符和粘连等宽字符，采用投影分割的方式进行字符分割；若字符是粘连非等宽字符，则采用投影极值的方式进行字符分割。可以通过一边识别、一边分割的方式很好地确定字符的位置，降低了在线阶段的字符分割难度。

主权项：1.一种基于非精确切分的工业字符检测流程，其特征在于：检测流程中包括，第一步，输入图像，该图像为灰度图像；第二步，对输入的灰度图像进行图像分割，其中图像分割算法基于改进最大稳定极值区域算法；所述改进最大稳定极值区域算法是指分别计算灰度图像中所有连通区域内的灰度梯度，然后利用公式1，通过用联通域灰度梯度的变化来获得最大稳定极值区域： G1，···，Gn分别表示第ii＝1，···，n个连通区域内的灰度梯度之和，|Gi|值为Gi绝对值，Δ表示微小的阈值变化，取自1-5中的任一整数；当si为局部极小值时表示稳定区域，即为最大稳定极值区域；第三步，字符定位；第四步，设定图像分割的参数；对于离线阶段，第五步，判断是否需要进行字符分割，若图像中的字符参数符合设定参数，则不需要进行字符分割，直接进行特征提取；若图像中字符的参数不符合设定参数，则需要进行字符分割，需要进行字符分割时，若字符为非粘连字符和粘连等宽字符，则采用自动分割的方式，即采用投影分割的方式进行字符分割，若字符是粘连非等宽字符，则采用手动分割的方式进行字符分割；第六步，特征提取；第七步，对于提取出的特征进行分类，识别字符，得到参考模型；对于在线阶段，第五步，判断是否需要进行字符分割，若图像中的字符参数符合设定参数，则不需要进行字符分割，直接进行特征提取；若图像中字符的参数不符合设定参数，则进行字符分割，需要进行字符分割时，若字符为非粘连字符和粘连等宽字符，则采用自动分割的方式，即采用投影分割的方式进行字符分割，若字符是粘连非等宽字符，则采用投影极值的方式进行字符分割；第六步，对于采用投影分割方式完成字符分割后，进行特征提取，然后再基于离线阶段得到的参考模型，对字符进行文字识别；第七步，对于采用投影极值方式完成字符分割后，获取满足条件的ROI，然后进行特征提取、文字识别和文字筛选。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 苏州中科全象智能科技有限公司 一种基于非精确切分的工业字符检测流程

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