杯芳烃光学识别试剂

光学识别试剂是建立有关光学分析方法的物质基础 ,在许多领域中具有极强的应用背景。本文简要评述杯芳烃光学识别试剂的研究进展及其分析应用 ,包括近年我们在该方面所取得的一些结果。

光学识别系统小型化设计

针对光学识别系统的技术指标,对其光学系统进行小型化设计。其中,傅里叶透镜与准直扩束系统均采用摄远型式结构,在满足其长焦距的前提下大大缩短了系统的光学筒长。为了使系统结构更精巧,引入了二元光学元件,利用ZEMAX辅助设计软件对光学系统结构进行优化;通过有效地折叠空间光路使系统布局更紧凑,最后研制出的小型化透射式光学识别系统,其总长为130 mm,总宽为90 mm,实现了小型化。经实验验证,该系统具有较好的相关探测性能,具有噪声小、探测精度高的优点。

光学识别中常见的数字图像处理技术

光学识别中常见的数字图像处理技术有以下几种。全息法。将参考目标r(x,y)和匹配滤波器R*(u,v)投放在4f体系中,在系统中输入目标t(x,y)后进行首个傅里叶变换,将得到的频谱和相匹配的滤波器数值相乘,实现下一个傅里叶变换,以得到全新的图像t(x,y)、r(x,y)和其他的判断目标值。和匹配滤波器相比,变换相关器不需要提前安装滤波器,在调试过程中,对中心对准没有实际要求。微分算子处理法。Roberts算子的计算方式为R(i,j),是由两个2×2模板共同使用得到的结果,通常用来处理一些处理难度较大的图像。但通过这种方法得到的边缘检测值准确性不高。而选择3×3的Prewitt算子和Sobel算子就能明显提高检测结果的准确性。Prewitt算子能够表现出图像在水平方向和垂直方向上的梯度,可以依据复函数的计算原理进行计算。群体特征边缘提取法。主要是依据图像中灰度值的变化而生成的各种不同特征的像素进行处理,可以将特征像素作为主要资源进行处理,也可将其作为智能体进行处理。为了能够有效提高信息处理效率,更好地对相似图像开展甄别工作,就要根据这些图像中所具有的特殊关系进行处理,利用不同的信息进行辨别。数字图像处理技术是由计算机科学为基础演变而来的,能够为各行业提供智力支持。

自动光学识别OCR在票据自动识别系统中的应用研究

OCR是光学字符识别的缩写。它运用扫描,通过光学输入,把票据、报刊等文字转化为图像,然后在将这些图像转为计算机输入技术。随着科技的不断发展,这种技术运用越来越广泛,对票据自动识别起到了非常大的作用。本文从以下几个方面进行论述,从而促进票据自动识别系统的发展。

光学识别技术在集装箱码头卡口中的应用

为提升集装箱箱号信息采集的准确性,采用优化建设方案和屏蔽自然光线干扰因素的方法对集装箱码头卡口光学识别技术方案进行优化,通过对光照条件的基础分析,提出"全封闭"方法,有效提升图像采集质量,提高识别准确率。

光学识别技术在机车检修记录单电子化中的应用

由检修人员填写的机车检修记录单在电子化归档过程中,采用人工筛查分类,存在效率低、耗时长的问题。为此,文章提出一种改进的基于PaddlePaddle-OCR的文本识别方法,其能准确识别检修单中关键文本内容,并依据所识别的信息实现检修单的快速分类归档。该方法首先基于傅里叶变换进行文本倾斜角度检测校正;接着,采用以可微二值化模块为头部的分割网络来实现文本区域的检测;最后,采用卷积循环神经网络完成文本区域的文字识别。实验结果表明,采用该方法后,检修记录单中关键表头信息的识别准确率在0.94以上,单张图像识别耗时小于17 s,且可批量化操作,能满足机车检修单电子化分类归档的精度与效率要求;同时,相比原版PaddlePaddle-OCR,文中所提方法在文本倾斜场景下的识别效果更好。文章最后还探索了主干网络卷积核尺寸比例对文本检测器与文本识别器的影响。

基于BLOB区域和边缘特征分析的准直图像双光学目标识别方法

针对光路对接准直目标识别算法对双目标粘连状态无法判别的问题,提出了基于二进制大对象(Binary Large Object,BLOB)区域和边缘特征分析的准直图像双光学目标识别方法。首先,对二值化图像进行数字形态学处理,计算全图各BLOB区域的面积、中心、轴长、区域、有效BLOB区域个数等信息。其次,对有效BLOB区域个数大于1的完全分离双目标准直图像,统计各BLOB区域中心分别为位于两个面积最大的BLOB区域内的BLOB数量,数量小的候选BLOB区域为主激光目标,数量大的候选BLOB区域为模拟光目标。然后,对于有效BLOB区域个数等于1的待识别图像,从左、右、上、下4个方向分别提取模板边缘图像的有效坐标序列和待识别边缘图像坐标序列,搜索有效坐标序列和待识别边缘图像坐标序列的最大相关系数对应的有效坐标序列。当4个方向的相关系数全部大于0.95时,待识别图像为模拟光目标;当4个方向的相关系数都小于0.95时,待识别图像为主激光目标;否则待识别图像为粘连图像。实验结果表明:提出的双光学目标识别算法,不仅能够识别完全分离的模拟光目标和主激光目标,误差小于3个像素,处理时间小于1 s,而且能够判别处于粘连状态的光学目标和单个独立的光学目标,满足光路对接准直图像识别算法对于自适应性、精度和效率的要求。

FMCW雷达基于光学字符识别的连续动作识别研究

传统的基于雷达的人体动作识别主要采用微多普勒原理,对原始数据进行处理,生成微多普勒时频图,然后输入到基于分类的深度学习网络中进行识别,只能对单个动作进行识别。本文提出一种FMCW雷达光学字符识别技术的连续动作识别方法,首先对采集的雷达数据采用RDM(Range-Doppler Map)向速度维投影的方法逐帧获取微多普勒时频图,然后将处理得到的时频图输入一个特别定制的,由卷积神经网络、inception_resnet、最大池化层和Bi-LSTM的网络组成,使用联结主义时间分类(CTC)作为损失函数进行训练的网络。实验结果表明该方法对步行、跑步、蹲下、站起、跳跃这5种动作的识别准确率分别高达96.16%,95.34%,88.49%,89.37%,96.72%。对一个时间窗口内多个动作的识别也取得了不错的效果,时间上的识别准确率整体令人满意。

一种基于光学字符识别技术的超声报告自动化生成方法

目的开发一种基于光学字符识别技术的超声报告自动化生成方法,并分析其临床应用效果。方法对配备触摸屏的超声诊断仪的测量及注释进行规范化处理,建立超声报告模板数据库,编制计算机程序,利用光学字符识别技术识别图像中的字符信息,从而自动化生成超声报告。对比361例超声检查中常规手工编写报告及计算机自动化生成报告所用的时间及工作量(点击次数),分析36例超声检查结果中的字符识别正确率。结果使用光学字符识别技术可有效提取超声图像中的字符,并自动化生成超声报告,且以5个工作日为计算单位,可节省50.9%的超声报告编写时间,减少63.2%的超声报告编写工作量。结论利用光学字符识别技术自动化生成超声报告,可实时编写报告,减少超声医师工作量,提高工作效率,但其在推广应用方面仍存在一定局限,需在适用性、通用性方面继续加大研究。

面向采购文件的跨模态图片文本命名实体识别

智慧供应链的数智化采购环节能够提高采购工作效率,节省大量人力成本。采购文件中包括大量证照资质等文件,针对其中图片文本中文字排版参差不齐、扫描图像不清晰等问题,设计了基于深度学习的端到端跨模态命名实体识别模型O2V2BLC(OCR-Vector-Bi-LSTM-CRF),从图片文本中识别命名实体。该模型针对光学字符识别技术识别出的图片文本字符,定义连续文本字符边界,将边界内每个文本字符映射为向量,设计双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络捕获边界内字符序列的上下文语义,计算字符状态分数矩阵,并通过条件随机场约束字符标记序列规则,获得全局最优标记序列。针对训练集计算命名实体预测误差,动态优化O2V2BLC模型的参数,实现命名实体识别。将该方法应用于采购文件资质类型等图片文本数据,能够有效识别图片中的投标单位、专家姓名、专业名称等命名实体,与条件随机场、隐马尔可夫算法、Bert-Bi-LSTM-CRF模型进行对比,显著提高了实体识别准确率,为智慧供应链的数智化采购提供支持。

基于OCR识别的民生档案数字化管理研究

引言 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)属于一种高效的文字输入方式,亦可称之为文字识别。OCR技术的运用过程通常涉及将纸张上的文字、图像信息转化为计算机能识别的格式[1]。在档案工作“存量数字化、增量电子化”的要求下,研究OCR识别在民生档案数字化管理中的应用,设计基于OCR识别的档案数字化管理方案,有助于解决纸质档案在扫描、识别、分类等环节容易出错且耗费大量人力的问题,提升民生服务效率,推动信息化建设再上新台阶。

杯[4]芳烃锥形骨架在光学受体识别中的作用

比较研究了铜、镍的杯 [4 ]芳烃光学受体及其单体的分析性能 ,并进一步探讨了杯 [4 ]芳烃的锥形骨架在分子识别中的作用。结果表明 ,通过分子设计 ,将杯 [4 ]芳烃锥形骨架合理地引至光学受体中 ,可以起到立体屏障作用 ,能有效阻止其它客体在一些方向上靠近配位反应点所带来的干扰 ,从而对客体的选择性识别提供重要贡献。

基于视觉语言的文字识别方法综述

从光学字符识别(OCR)的基础到自然语言处理在文字识别中的应用,再到视觉语言模型在文字识别领域的最新进展,详细介绍了文字识别的各个步骤,包括图像预处理、特征提取、字符分割和识别,并讨论了多种先进技术和模型如对比学习、多模态融合,以及其他视觉语言模型结合的文字识别方法。此外,还比较了不同方法在多个数据集上的性能,并讨论了文字识别领域面临的挑战和限制。

基于机器视觉的汽车车牌识别方法

针对车牌号识别,提出了一种通过机器视觉来进行识别的方法,用来解决汽车车牌号检测与识别以及显示的问题。首先通过Halcon软件对捕获到的带有车牌的图片进行形态学处理,定位出车牌的位置,分割出车牌号的字符,随后通过光学字符识别的方法将车牌号进行识别。再通过C#在Visual Studio平台进行识别系统的窗体设计,完成Halcon软件与C#的交互。在系统中,可以达到读取图片,展示车牌,将识别出的车牌号显示出等功能。并且识别速度快,操作方便,通过一键点击即可获得结果。

基于深度学习OCR的医疗设备质控检测原始记录表智能识别系统的设计与应用

目的为了提高纸质医疗设备质控检测原始记录表手写数据的电子化录入效率,替代传统手工录入方式,实现手写检测数据的批量化自动录入。方法基于Python语言,开发一套基于深度学习光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)的医疗设备质控检测原始数据记录表智能识别系统。深度学习OCR技术采用百度智能云OCR云服务,实现批量识别质控检测记录表电子图片,获取结构化的检测数据识别结果,并将识别结果以电子表格的形式导出。结果该系统已实现8种常用医疗设备质控检测原始记录表的智能化识别,经实验测试,8种质控检测记录表平均识别耗时为5.45 s,平均识别正确率为95.94%。系统应用后,医疗设备质控检测原始记录表手写数据电子化录入用时显著低于传统手工录入方式,且差异有统计学意义(P<0.001)。结论该系统识别速度快,识别正确率高,实现了医疗设备质控检测原始记录表批量化、智能化、电子化自动录入,节省了大量人力,提高了质控检测数据整理效率,为质控检测数据的深度分析打下坚实基础。

基于电力视觉信息识别的配网线路图自动生成方法

针对配网线路图依靠人工手动编制存在维护工作量大、模型入库极易错误等问题,提出一种基于电力视觉信息识别的配网线路图自动生成方法。基于人工智能算法识别CAD格式配网线路图中电力视觉信息,采用YOLOv5目标检测算法识别电网设备图元及其定位信息,融合基于DB算法的文本检测方法和基于CRNN算法的文本识别方法提取设备文字描述信息,采用霍夫直线检测及边缘检测算法提取设备接线信息,再关联匹配设备图元和文本描述信息,将空间排布后的电力视觉信息转化为配网线路图标准文件。通过某电力调控中心数据验证,所提模型具有较高的电力视觉信息识别准确率,有效支撑配网线路图的自动生成,大幅度减轻运维工作量。

计算机光学乐谱识别技术

计算机光学乐谱识别是计算机技术在音乐领域的发展和应用，主要利用图像处理、模式识别、文档图像分析等相关技术，把乐谱图像转化成通用的数字音乐格式。OMR实现传统乐谱数字化，在计算机音乐、计算机辅助音乐教学、数字音乐图书馆等众多领域有着广泛的应用前景。OMR包括乐谱图像预处理、谱线检测与删除、原始音符对象识别和特征音符对象解释与重组等主要过程，音符对象的识别、解释与重组是其中的难点和关键。

基于RBF网络的光学字符提取与识别新方法

提出了一种新的基于统计与模糊隶属度的光学字符特征提取方法,可以快速准确地识别受噪声污染的光学字符。相比传统算法,本文方法的特征空间区分度更高,最小类间距离扩大33.2%以上。应用在径向基函数(Radical Basis Function,RBF)神经网络中,在字体字号变化且有背景噪声污染的影响下,识别率高达99%以上,且相比直方图投影法提速75%。理论分析与实验结果表明,与传统方法相比,该算法抗噪能力更强、模式区分度更高、时空复杂度更低,更简约、更全面地覆盖了字符的特征,应用范围广。已应用于实际系统,取得很好的实验结果。