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基于机器视觉的电子秤数码管字符识别系统

Research on Digital Tube Character Recognition of Electronic Scale Based on Machine Vision

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对送检产品进行质量检测时,需用标准电子秤称量并通过数显仪器显示结果.然而实际检测过程中通常用多种电子秤重复称量并人工记录结果,多种数显仪器通过一般方法难以识别.鉴于此,对基于机器视觉的多种电子秤数码管识别方法进行研究,设计人工检测辅助识别系统.首先,客户浏览器端使用摄像头采集电子秤数码管图像并以Base64编码上传服务器,对服务器端Base64格式解码并进行图像预处理,针对电子秤数码管及小数点识别等问题,提出相应解决方法;其次,对数码管字符进行分割,采用KNN加以识别;最后,将识别结果异步返回客户端,并将数据提交后台MySQL数据库予以存储和计算,实验结果识别率达99％左右.研究表明,该系统识别准确率、效率高,能快速辅助人工提高检测效率.

李荣远、彭思慧、梁慧莹、苏崇星、李剑

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玉林师范学院计算机科学与工程学院,广西玉林537000

机器视觉 图像预处理 Base64 KNN 数码管识别 小数点识别

玉林师范学院校级科研项目玉林师范学院大学生创新创业训练计划项目

2019YJKY29201910606127

2021

10.11907/rjdk.201613

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(3)
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