OCR技术在自动化物流系统中的设计与实现--《机械科学研究总院》2013年硕士论文
OCR技术在自动化物流系统中的设计与实现
【摘要】：物料信息采集是自动化物流系统中必不可少的一个环节，信息的采集需要快速、准确，同时为了减少中间环节和人工干预，应尽量利用物料包装上的现有信息进行采集。目前物流系统中大多采用人工录入、条码或射频卡识别等方法采集物料信息。近年来，在一些食品、医药等行业，包含数字和英文字母货物信息被直接喷涂在货物外包装表面，除此之外没有条码或射频卡等信息载体，因此，研究开发一种运算速度快、识别率高的识别系统直接采集包装箱上的喷码信息十分必要。本文研究了一种基于OCR（光学字符识别）技术的物料喷码信息采集系统，并应用于自动化物流系统中。首先详细剖析了图像处理的灰度值调整、分割图像等关键技术及模式识别中的人工神经网络技术。然后使用图像形态学技术对拍到的喷码图像进行预处理，采用人工神经网络技术对OCR分类器进行训练，将识别出的信息存入数据库，并对数据进行处理以提高信息的准确率，最后对实际应用的情况进行了介绍。
【关键词】：
【学位授予单位】：机械科学研究总院【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2013【分类号】：TP391.41【目录】：
ABSTRACT6-14
第一章 引言14-24
1.1. 光学字符识别国内外研究现状14-15
1.1.1. 国内研究现状14
1.1.2. 国外研究现状14-15
1.2. 课题来源与现实意义15-18
1.2.1. 课题来源15
1.2.2. 课题现实意义15-18
1.3. 课题主要研究内容和创新点18-22
1.3.1. 字符识别流程18-22
1.3.2. 研究内容和创新点22
1.4. 论文组织结构22-24
第二章 图像预处理技术研究24-46
2.1. 数学形态学基础理论24-26
2.2. 图像二值化变换26-27
2.3. 二值数学形态学27-38
2.3.1. 膨胀28-31
2.3.2. 腐蚀31-34
2.3.3. 开运算34-36
2.3.4. 闭运算36-38
2.4. 图像滤波38-41
2.4.1. 均值滤波38-39
2.4.2. 中值滤波39-40
2.4.3. 高斯滤波40-41
2.5. 图像分割41-46
2.5.1. 基于阈值的图像分割42-44
2.5.2. 灰度直方图44-46
第三章 图像模式识别技术研究46-60
3.1. 图像模式识别研究46-49
3.1.1. 图像模式识别概述46-47
3.1.2. 模式识别的关键概念47
3.1.3. 模式识别问题的描述47-49
3.1.4. 训练/学习方法分类49
3.2. 模式识别方法49-51
3.2.1. 统计模式识别50
3.2.2. 句法模式识别50
3.2.3. 常用的字符识别方法50-51
3.3. 人工神经网络技术研究51-60
3.3.1. 生物神经网络51-52
3.3.2. 人工神经网络理论研究52-55
3.3.3. 多层人工神经网络55-58
3.3.4. 神经网络分类器的设计58-60
第四章 系统实现和性能分析60-82
4.1. 系统开发工具60
4.1.1. 机器视觉软件 HALCON60
4.1.2. Visual Basic60
4.1.3. SQL Server60
4.2. 图像预处理的实现60-70
4.2.1. 读取图像61
4.2.2. 旋转图像61-62
4.2.3. 图像滤波与分割62-64
4.2.4. 形态学运算64-65
4.2.5. 字符分割65-70
4.3. 训练字体和字符识别的实现70-79
4.3.1. 区域排序71
4.3.2. 创建字体文件71-72
4.3.3. 写入字体文件72-73
4.3.4. 训练 MLP 分类器73-74
4.3.5. 用训练好的 MLP 分类器识别字符74-76
4.3.6. MLP 参数对训练和识别的影响76-79
4.4. 性能分析79-82
4.4.1. 字符识别准确率80
4.4.2. 识别速度80-82
第五章 工程验证82-96
5.1. 喷码物料信息采集流程82-85
5.2. 喷码物料信息含义说明85-86
5.3. 喷码物料信息处理流程86-89
5.4. 数据处理功能89-96
5.4.1. 数据处理基本概述89-90
5.4.2. 数据处理详细步骤90
5.4.3. 数据表定义90-92
5.4.4. 数据处理 SQL 语句92-94
5.4.5. 系统界面及其功能94-96
第六章 回顾和展望96-97
参考文献97-99
致谢99-100
在学期间发表的学术论文和参加科研情况100
欢迎：、、)
支持CAJ、PDF文件格式
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