文献类型：期刊文章

作　　者：袁纵青[1,2] 徐惠钢[1] 谢启[1]

YUAN Zong-qing;XU Hui-gang;XIE Qi(College of Electrical and Automation Engineering,Changshu Institute of Technology,Changshu 215500,China;College of Information and Control Engineering,China University of Mining and Technology,Xuzhou 221008,China)

机构地区：[1]常熟理工学院电气与自动化工程学院,江苏常熟215500 [2]中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州221008

出　　处：《仪表技术与传感器》

基　　金：常熟市科技发展计划前瞻性项目(CQ201701)。

年　　份：2020

期　　号：8

起止页码：57-60

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：文中设计了一套基于机器视觉的汽车零部件检测系统,实现对零部件冲孔和字符的检测。在对冲孔进行检测时,先使用阈值分割方法,再利用像素点面积特征和圆度特征来提取冲孔区域,最终完成对冲孔直径的检测。在对零件字符进行检测时,使用了深度学习的方法,将自然场景下的文本检测方法应用到零部件的字符检测中,解决了字符遮挡、产品色差变化较大以及产品摆放倾斜造成的字符定位困难问题,并且无需显示加入字符分割,实现端到端的字符识别。经过现场的测试验证,该检测系统能够实现多种型号零件的检测,具有良好的检测效果。

关 键 词：机器视觉 汽车零部件 深度学习  字符定位 字符识别

分 类 号：TP271]