基于网格分割的多尺度酒瓶缺陷检测研究

近年来,深度学习技术在不同计算机视觉任务中都取得了重大突破,基于深度学习的视觉检测方法具有精度高、鲁棒性强的优势。本文针对酒瓶包装缺陷检测领域进行研究,设计了一种基于网格的多尺度缺陷检测模型,通过对原始图像划分网格,将缺陷映射到对应网格位置以解决缺陷形状多样、难以定义的问题;并在不同尺度的特征上检测缺陷,解决酒瓶缺陷尺度变化大的问题。

基于决策导向非循环图支持向量机的脱机手写体汉字识别

目前脱机手写体汉字识别在小字符集方面取到了比较好的效果,但在大字符集方面仍存在着识别速度慢、准确率低等问题。不同于传统的二叉树方法,本文将决策导向非循环图用于汉字识别,并加以改进。仿真实验表明,该算法能对大字符集的手写体汉字进行识别,有效减小了误差,具有较高的识别率。