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摘要
在二极管质量检测流水线中，因二极管字符太小难以通过肉眼准确识别，从而易造成检测效率和精度不高，甚至出现漏检等问题。设计了一种基于灰度共生矩阵纹理特征和多层感知分类器（MLP,Multi-Layer Perceptron）的二极管字符识别方法。依靠机器视觉技术，通过图像采集、图像增强、图像分割、形态学处理、灰度共生矩阵计算纹理特征参量，采用MLP等识别字符。利用纹理特征参量进行训练分类，以避免基于字符分割的MLP分类法适应性差等问题。实验结果表明，该系统能够代替人工精准识别检测二极管字符，解决了基于字符分割的MLP分类法因噪声影响而无法准确分割、适应性差等问题，从而保证了检测效率和准确度，提高了字符识别的环境适应性。
- 出版日期2023
- 单位江苏理工学院
