研究目的
检测钢卷上的印刷错误和误识别情况，这些问题可能导致追踪困难，甚至造成向最终客户交付错误产品。
研究成果
该系统能有效检测钢卷上的印刷错误和误识别，准确率超过98%。它减少了人工操作并最大限度降低了非计划性停产。
研究不足
系统的性能取决于输入图像的质量以及预处理技术处理光照变化和打印质量的有效性。
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热轧卷标识印刷质量控制中的工业光学字符识别系统
DOI：10.1007/s40313-019-00551-1
期刊：Journal of Control, Automation and Electrical Systems
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
本工作提出了一套用于检测钢卷印刷错误及误识别的系统，这些问题可能导致追踪故障甚至将错误产品交付给终端客户。该系统采用光学字符识别技术，通过工业环境中固定摄像头采集的图像提取钢卷印刷标识。该方法综合运用多种数字图像处理技术应对显著的光照和印刷差异，随后通过分割流程提取并校正原本呈弧形排列的字符，最终基于卷积神经网络进行分类识别。本系统提出了一种处理图像光照变化的方案，可应对低对比度、过暗及过亮等图像情况。在约20,000张图像的数据集上进行的实验取得了超过98%的准确率，验证了所提方法的有效性。
作者：
Thais Caldeira，Patrick Marques Ciarelli，Gentil Auer Neto
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