解决低质量图像给识别任务带来的困难，构造了一个由图像增强网络(EnCNN)和手写体数字识别网络(LeNet-5)组成的低质量图片识别框架.将图像增强网络嫁接在识别网络前，并使用提出的策略进行模型学习.使得低质量图像在被识别前图像质量得到较大的改善，终实现低质量手写体图像识别率的提高.实验部分将提出的方法和在单纯使用低质量图像或高清图作为训练集进行训练的方法进行了对比，实验表明在低质量图像上，提出的方法有更高的数字识别率，且有更强的泛化能力.
喷码检测
喷码机已经大量应用于生产过程中，它操作方便简单，与工厂本身的数据库链接，宝应光学筛选机，可以对产品起到跟踪记录的作用；但是如何检测喷码的质量，防止喷码的错误瑕疵造成数据管理的混乱呢？我们可以求助于视觉检测设备。
本设备位于喷码机的后端， 用于对喷码的结果进行检测， 确保产品出厂前的生产日期及批号无任何错误。 设备可以根据现场情况进行调整以适用于不同的现场需求。
检测内容：喷码缺失，喷码变形，字符位置偏移，光学筛选机厂家，重影，字体模糊，字符错误
易拉罐罐底喷码字符在线视觉检测方法，包括定位中采用MSER方法对字符区域进行初定位，光学筛选机厂家地址，通过连通域法进行细定位.针对点阵喷码字符的特点，光学筛选机采购，采用点阵喷码字符分割算法进行分割，确保了分割的准确性.字符识别中通过卷积神经网络识别方法进行识别，在保证实时性的同时提高了检测精度，完全可以满足易拉罐罐底点阵喷码字符检测的高实时性，高准确性的要求.
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