工程图中字符分离和标注字符串生成技术

提出了同步边缘特性检测的轮廓跟踪算法，并基于规则从扫描图像全图轮廓中分离字符轮廓；在此基础上，针对机械工程图，采用全方位的邻域搜索技术生成不同方向的字符串，通过分类树进行识别，并根据专业领域知识进行校正．实验测试表明。

工程图纸中字符的分离和识别

根据工程图纸中字符的特点，定义了字符轮廓的长宽比、形状复杂度、内孔数和区域密集度，阐述了基于这些轮廓特征的字符分离方法，且将神经网络应用于工程图纸的字符识别，取得了满意的识别效果。

从工程图中分离和识别字符模式的技术

提出了一种内、外边缘的快速检测方法分离工程图中的字符模式．该方法具有很高的可靠性，可分离手写或印刷体的英文、法文、德文、俄文、希腊字母、阿拉伯数字和汉字．对于字符识别，采用了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络模型，并引入了“半优化”学习算法替代传统的Ｈｅｂｂ学习算法，获得了较好的效果．

基于分离字符的变速器壳体号码图像二值化算法

在分析几种典型的文本图像二值化算法的基础上，结合变速器装配线上获取的壳体号码图像的特点，提出了基于图像灰度梯度分布的单个字符分离算法，实现了对单个字符图像的小区域二值化处理。

基于数学形态学的矿图扫描图像文字和符号的自动分离

从矿图扫描图像中实现线划图形与文字注记及点状符号的相互分离，是矿图扫描识别数字化技术的基本要求。本文依据数学形态学原理，根据文字、符号自身的几何和拓扑特征，构造了系列形态变换模型。使用这些模型对扫描图像进行逐步处理，可从图像中自动地删除不同大小、方向及排列方式的文字和符号，从而得到分离的图形要素与文字、符号图像。实验结果表明，所构造的模型对独立文字和符号的分离十分有效。

二值工程图中文字符号的处理

把文字符号从二值工程图中分离出来，这一技术在工程图纸的处理中具有重要的地位和作用。文章着重研究了二值工程图中文字符号的分离以及分离后的文字符号的管理。提出了字符自动分离人工识别的方法，给出了自动分离的算法，提出了对辨识后文字符号的管理方法，以便于人们对文字信息的修改．所提的方法与算法，在《双华图形图象系统》中得到实际应用，达到了预期效果．

电子电路图自动输入系统中的模式分离方法

采用了“内外边缘的快速判决法”与“基于两正交向ＬＡＧ的矢量编码方法”去分离电子电路图的字符与符号．除了对原来的字符分离算法进行改进之外，本文着重于介绍符号分离方法，提出了在“非环形符号”各端点加“黑点”的辅助措施去确定它们的边界．实验结果表明，这些分离方法与辅助措施十分有效，它导致了近１００％的分离率。