視頻圖像系統鑒別采用CCD監控攝像機獲得包含無縫管標識視頻圖象,通過對圖象進行分析報告,提取出來出標志空格符,并采用神經網絡模型對提取出來的空格符進行智能化系統辨別,將辨別結果輸入產品數據庫中。此方案能保持無縫管標志檢驗跟分辨自動化控制,將非常大的提高管材制造出來的工作效率,節省人力資源資源。無縫管的標志重要組織開展了下列幾方面工作中:1、對無縫管生產生產流程、工作環境特性組織開展了分析,頭等大事分析了太陽光照射與夾具工裝運動健身情況。2、分析無縫管標志特性,對其各式各樣可能出現的目標情況確定了應對措施 。3、確定了標記識別系統的系統架構與控制器組成。4、分析了目標圖象特性,方案設計了圖象準備解決優化計算方法。5、分析了圖像中的空格符特性,確定了空格符精確定位優化計算方法數字模型,保持著空格符粗定位。6、確定了空格符分割優化計算方法數字模型,保持著獨立空格符的分割。7、應用神經網絡模型,保持著空格符辯別,并依據拓撲結構分析與貝葉斯統計提高了動態性圖像識別的成功率。8、展開了標記識別系統功能模塊總體設計方案。9、展開了標記識別系統的功能模塊程序編寫與檢驗。目前,智能化系統無縫管標記識別系統軟件是為考慮到領域客戶要求而進行設計的。隨辨別優化計算方法的提升與系統的完善,標志系統將于其他一定要對空格符標志進行在線免費分辨加工制造業中獲取更普遍存在的應用。
