【摘 要】
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字符缺陷检测一直是图像处理中的热门研究领域,被广泛应用于生活、制造、科研等方面。在全自动的字符缺陷检测流程中,需要对字符进行分割,分割的结果直接影响缺陷的检测结果。计算器作为日常使用的工具,其面板表面字符具有数字、字母、运算符号等多种类别,其字符的大小颜色均有不同,进行字符分割是一项十分具有挑战性的任务,技术难点不仅在于字符与背景的分离,而且涉及到单个字符的分割,以及对重叠字符的分离和断裂字符的合
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字符缺陷检测一直是图像处理中的热门研究领域,被广泛应用于生活、制造、科研等方面。在全自动的字符缺陷检测流程中,需要对字符进行分割,分割的结果直接影响缺陷的检测结果。计算器作为日常使用的工具,其面板表面字符具有数字、字母、运算符号等多种类别,其字符的大小颜色均有不同,进行字符分割是一项十分具有挑战性的任务,技术难点不仅在于字符与背景的分离,而且涉及到单个字符的分割,以及对重叠字符的分离和断裂字符的合并。本文对字符分割的字符特征提取算法展开了研究,主要研究内容包括:（1）针对计算器面板的单个字符分割问题,设计了使用传统图像处理算法进行字符分割的方法。首先使用基于水平投影的行分割方法对每一行进行分割,在分割出的字符行基础上,采用了两种方法对单字符进行分割,一种是基于垂直投影的字符分割方法,另一种是基于连通域字符分割方法进行字符分割,这两种方法对于重叠字符和断裂字符的分割效果不好,分割准确率不高。另外行分割过程中对计算器面板图像二值化的时间过长,而且有些计算器面板图像存在背景噪声干扰,难以进行二值化,通用性不高。（2）针对上述行分割过程中,二值化时间过长、字符与背景难以分离的问题,提出了一种基于Faster R-CNN的计算器面板字符段分割方法,使用Faster R-CNN检测字符段,根据检测结果完成分割。结合字符的特点,增加了锚框的尺寸和数量,将高分辨率图片剪裁后再进行检测,大大提升了分割准确率。实验表明,该算法具有更好的实时性和通用性。（3）针对单字符分割中重叠字符和断裂字符分割不准确的问题,提出了一种基于垂直投影和连通域相结合的字符分割方法。先对预处理后的字符段图像分别进行垂直投影和连通域标记,再找到每一个字符投影块对应的连通域,再根据字符投影块中连通域的特点进行合并或拆分的操作,最后根据合并、拆分后的结果完成字符分割。在人工采样的样本数据集上的实验结果表明,该方法分割单个字符的准确率高达98.77%,分割一张计算器面板图像中所有字符的时间为467ms,能够满足工业生产的需求。最后,本文在字符分割算法的基础上实现了一套计算器面板字符缺陷智能检测系统。
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