【摘 要】
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键盘作为诸多智能设备指令输入端口,其表面字符完整程度直接影响到设备使用。为了提高键盘在制造过程中的生产质量,需要对其生产流水线完成视觉检测。而在当前键盘表面字符目
【机 构】
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商洛学院,第二炮兵工程大学信息工程系
【基金项目】
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陕西省教育厅专项科研项目(14JK1221);商洛学院服务地方专项(15SKY-FWDF003)
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键盘作为诸多智能设备指令输入端口,其表面字符完整程度直接影响到设备使用。为了提高键盘在制造过程中的生产质量,需要对其生产流水线完成视觉检测。而在当前键盘表面字符目标检测过程中存在成像模糊、分割不准确以及识别率低等问题。对此,设计基于同态增晰与区域生长的键盘按键识别检测算法。首先,引入同态增晰算法,对模糊图像清晰化处理。然后嵌入全局特征,改进了区域生长算法,准确分割并提取出图像中数字按键目标区域。最后基于最近邻算法对数字按键图像样本库进行机器学习,完成按键数字识别,从而建立起键盘数字按键质量检查系统。实验数
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