包裝过程中非常容易导致烟包喷码字符识别准确率较低的好多个缘故，充分考虑生产制造的工业生产当场艰苦环境，会造成所拍攝的图像失帧、模糊不清、噪音及字符造成放缩、平移变换转动等状况，有目的性地对根据BP神经元网络的烟包喷码字符智能识别系统软件进行了科学研究。详细介绍了在烟包喷码字符识别过程中选用的一些基础技术性，包含图像预备处理、获取矩阵的特征值、图像切分和图像鉴别这好多个重要环节，大家设计方案了一套健全的预备处理计划方案，选用条形图对图像开展叙述，并在这个基础上设计方案了有关的图像分割、图像提高、除去噪音等优化算法，为此处理烟包喷码字符识别过程中的各种各样字符图像难题 
可塑性数据信息条形码图象缺陷检测，制作与搜集条形码图象模版，对其进行准备解决，几何校正和条形码分割，后采用依据垂直投影的缺陷检测算法进行处理.运用算法先打横扫描条形码，记录条和空的部位并计算其总宽，再竖向扫描条形码，辨别条和空中的缺陷.实验确认，本科研明确指出的算法能非常好的检测出条形码的外观缺陷如脱墨，划痕，污垢，墨杠，准确度保证98%以上. 
厚钢板生产流水线点阵式条码字符自动识别方式 ，包含采用图象和轮廊投射的方式 定位字符地区.对于繁杂工作状况造成的字符形变，模糊不清的状况，采用多方向线扫描仪优化算法分割字符，并根据聚类算法体制纠正分割結果.运用bp神经元网络对分割字符开展识别.在能确保实时性的前提条件下考虑较高的识别准确度，考虑即时在线监测的要求.厚钢板生产流水线点阵式条码字符自动识别方式 ，光学筛选机制造，包含采用图象和轮廊投射的方式 定位字符地区.对于繁杂工作状况造成的字符形变，模糊不清的状况，采用多方向线扫描仪优化算法分割字符，并根据聚类算法体制纠正分割結果.运用bp神经元网络对分割字符开展识别.在能确保实时性的前提条件下考虑较高的识别准确度，考虑即时在线监测的要求. 
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