【摘 要】
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目前国内许多啤酒生产线中缺少对瓶盖上生产日期喷涂码的反检验过程,导致最终产品生产日期字迹模糊、难以辨认甚至喷涂错误的情况频频发生。鉴于此种现状,我们开发了一个基于
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目前国内许多啤酒生产线中缺少对瓶盖上生产日期喷涂码的反检验过程,导致最终产品生产日期字迹模糊、难以辨认甚至喷涂错误的情况频频发生。鉴于此种现状,我们开发了一个基于神经网络算法的啤酒生产日期反检验模型,从而减少啤酒生产中的次品率。以BP神经网络为基础设计的喷涂数字识别系统,先使用样本训练分类器,然后将待识别图像进行预处理,提取特征向量并将其输入到已训练的网络中,进而完成数字识别。经大量样本测试表明,BP网络训练收敛之后,进行识别时计算量较小,速度较快,且识别率达90%以上。
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