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公开(公告)号：CN103927534A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410173859.2
申请日：2014-04-26
申请人： 无锡信捷电气股份有限公司 , 江南大学
摘要： 本发明提供了一种基于卷积神经网络的易拉罐罐底喷码字符在线视觉检测方法，包括离线状态下对图像中字符进行分割，并归类构建字符库，采用改进后的卷积神经网络学习法进行训练，形成稳定的分类器；在线检测中实时拍摄图片，分割字符，并用分类器进行分类，对存在瑕疵不合格的产品进行剔除；在保证实时性的同时极大的提高了检测精度，完全可以满足易拉罐罐底喷码字符在线检测过程高实时性、高准确性的要求。
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公开(公告)号：CN103927534B
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201410173859.2
申请日：2014-04-26
申请人： 无锡信捷电气股份有限公司 , 江南大学
摘要： 本发明提供了一种基于卷积神经网络的易拉罐罐底喷码字符在线视觉检测方法，包括离线状态下对图像中字符进行分割，并归类构建字符库，采用改进后的卷积神经网络学习法进行训练，形成稳定的分类器；在线检测中实时拍摄图片，分割字符，并用分类器进行分类，对存在瑕疵不合格的产品进行剔除；在保证实时性的同时极大的提高了检测精度，完全可以满足易拉罐罐底喷码字符在线检测过程高实时性、高准确性的要求。
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公开(公告)号：CN104268538A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410546370.5
申请日：2014-10-13
申请人： 江南大学
CPC分类号： G06K9/344 , G06K9/3283 , G06K2209/01
摘要： 本发明提供了一种基于机器视觉的易拉罐罐底喷码字符在线视觉检测方法，包括定位中采用MSER方法对字符区域进行初定位，通过连通域法进行细定位。针对点阵喷码字符的特点，采用点阵喷码字符分割算法进行分割，确保了分割的准确性。字符识别中通过卷积神经网络识别方法进行识别，在保证实时性的同时提高了检测精度，完全可以满足易拉罐罐底点阵喷码字符检测的高实时性、高准确性的要求。
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公开(公告)号：CN103679736A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310732546.1
申请日：2013-12-24
申请人： 江南大学
摘要： 本发明提供了一种基于改进型相位相关的瓶装药液图像配准方法，对原始POC配准算法进行了改进和优化，在缩短原始POC配准算法执行时间的同时，将图像配准的精度提高到了亚像素级。有效解决了实际的瓶装药液微小异物视觉检测系统中，由于机械零部件加工装配精度、受力偏载等因素引起的平台振动和摄像机的振动，使得获取的药液序列图像中瓶体出现不同程度上的随机偏移问题，为后期药液中疑似异物目标的提取和识别提供更好的预处理效果。
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