大噪声图像的轮胎规格号识别技术

• 作 者: 杨基春 黄战华 蔡怀宇 张尹馨
• 机 构: 天津大学精仪学院光电信息工程系
• 出 处: 光电工程
• 发表日期: 2010年09期
• 关键词: BP神经网络 轮胎规格号 字符截断 关系特征 BP neural network tire specifications character truncatio

针对轮胎规格号图像高噪声的特点,本文提出字符截断方式来获得可区分的外轮廓特征,利用BP神经网络并结合规格号关系特征来识别轮胎规格号。首先,获取可区分规格号字符样本特征:截取字符的三分之二,获取其外轮廓游程特征;随后,对其进行BP神经网络训练和识别,得到一次识别结果;最后,采用规格号类型特征,对识别结果做二次识别。实验结果表明,BP神经网络对变形字符有较强的容错能力,特征获取和二次识别算法能够有效识别轮胎规格号。