基于Tesseract_OCR的藏文手写乌金体研究

目前,关于藏文手写乌金体识别的研究较为有限,因此研究藏文手写乌金体识别系统有一定意义。文章的主要研究内容包括利用Tesseract_OCR识别引擎来实现对藏文手写乌金体的自动识别以及相关字库的训练。同时,本文使用Matlab编程语言来高效处理数据集,并采用Python编程语言构建了一个藏文手写乌金体识别系统。实验结果表明,通过采用本系统的方法,显著提升了Tesseract_OCR对藏文手写乌金体的识别准确度以及字库的质量。这项研究不仅对于藏文手写体识别技术的发展具有重要意义,还为保护和传承乌金体文化遗产提供了有力的工具。未来的研究将继续探索基于Tesseract_OCR的藏文手写体识别方法,并进一步优化系统以提高识别性能。

基于Tesseract_OCR的化工包装袋喷码质量检测算法

化工包装袋喷印信息存在人工检测效率低、漏检率高的问题。针对该问题,文中设计了一种基于机器视觉的化工包装袋喷码质量检测方法。使用均值滤波与高斯双边滤波算法对采集图像进行预处理,再通过基于局部统计的可变阈值算法进行字符区域定位。为解决喷码字符点与点的距离大于字符之间的间隙大小,导致二值图像闭运算后多个字符黏连形成连通域的问题,文中提出了一种改进连通域的动态字符分割算法,通过Tesseract_OCR引擎将分割的字符图像进行分类训练和识别。实验结果表明,该算法对喷码质量检测的精确率高达95.62%,满足化工包装袋喷码质量检测要求。