保险丝线圈字符识别技术研究

针对保险丝线圈字符在采集过程中曝光过度含有大量的噪声以及线圈字符被压缩情况,使用投影法结合字符先验知识进行字符分割,并将膨胀之后的清晰字符用于LeNet网络识别。在识别中,将线圈中每个字符进行标注训练,使用改进的Faster R-CNN定位作识别,改进的部分为替换Backbone、寻找最佳Anchor参数、将RoI Pooling替换成RoI Align和设计损失函数。对比未改进网络和其他网络,实验结果表明,改进后的网络字符识别率达99.91%,具有良好的鲁棒性和泛化能力,对光学字符识别具有一定的推广和借鉴价值。