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金属学及金属工艺
基于OCR技术的复杂背景下工件标识字符识别方法
针对铸造工艺过程中白模挂涂、铸件补漆后工件标识字符模糊不清、背景复杂,从而导致识别难度增加的问题,提出了一种基于卷积循环神经网络与连接时域分类的端对端光学字符识别模型。该模型在卷积层基于VGGNet16进行了简化和改进,又利用旋转、加噪、调整亮度和对比度的数据增广方法解决了样本数量少的问题。根据试验对比选择合适的模型参数,实现了复杂背景下铸造工件标识字符的识别。结果表明,改进后的字符识别模型稳定、识别率高,对相似字符具有较好的鲁棒性。
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铸造
2021年07期
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