自动光学检测中键盘字符检测算法的研究

论文摘要

在当今社会的发展中,科技越来越重要,特别在制造业中,电子产品的精密度越来越让人们惊讶,一些电子元件小到肉眼基本看不见,而至而来的是高精度的AOI(Automatic Optical Inspection)的诞生,能很精确地检测出肉眼看不到的电子元件,而笔记本键盘和标签的检测也是AOI的重要应用之一,为此富士康研发部门展开了对笔记本键盘和标签识别算法的研究。本文主要针对笔记本键盘中的文字所设计的文字识别算法,针对笔记本标签的检测算法目前尚不完善,仍处于实验阶段。本文主要提出了基于二重比对的文字检测算法,先通过重心重合法进行图像比对,然后通过文字特征值比对,将两者结合起来作为文字识别结果的核心算法。检测步骤有以下几步。首先对文字图像进行效果处理,然后提取制定好的一组文字特征值,最后比对该组特征值,加权这一组特征值比对结果,得到最后的文字识别结果。本文还提出了以统计学为理论基础的文字检测时的学习与复检算法,大大提高文字识别的精度。文字识别算法是以AOI机器为基础的,以AOI机器的硬件条件为基础,在软件部分采用本文阐述的文字识别算法,通过大量的实验,基本已将文字识别算法的主要缺陷完善,目前用于检测笔记本键盘与标签的AOI已投入生产,在生产中对键盘部分的检测效果良好,检出率基本达到了生产部门的标准。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 课题来源以及目的
• 1.2 文字识别技术的概述
• 1.3 论文研究工作及章节安排
• 2 文字识别的相关理论
• 2.1 概述
• 2.2 灰度处理
• 2.3 图像二值化处理
• 2.4 图像平滑处理
• 2.5 图像锐化处理
• 2.6 图像腐蚀处理
• 2.7 图像扩张处理
• 2.8 本章小结
• 3 笔记本键盘文字检测算法理论分析与设计
• 3.1 硬件架构
• 3.2 缺陷分类
• 3.3 键盘文字检测算法原理
• 3.4 笔记本键盘文字检测步骤
• 3.5 本章小结
• 4 笔记本键盘文字检测实验
• 4.1 实验目的
• 4.2 实验条件
• 4.3 实验步骤
• 4.4 本章小结
• 5 总结与展望
• 5.1 全文总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献