视頻图像系统鉴别采用CCD监控摄像机获得包含无缝管标识视頻图象,通过对图象进行分析报告,提取出来出标志空格符,并采用神经网络模型对提取出来的空格符进行智能化系统辨别,将辨别结果输入产品数据库中。此方案能保持无缝管标志检验跟分辨自动化控制,将非常大的提高管材制造出来的工作效率,节省人力资源资源。无缝管的标志重要组织开展了下列几方面工作中:1、对无缝管生产生产流程、工作环境特性组织开展了分析,头等大事分析了太阳光照射与夹具工装运动健身情况。2、分析无缝管标志特性,对其各式各样可能出現的目标情况确定了应对措施 。3、确定了标记识别系统的系统架构与控制器组成。4、分析了目标图象特性,方案设计了图象准备解决优化计算方法。5、分析了图像中的空格符特性,确定了空格符精确定位优化计算方法数字模型,保持着空格符粗定位。6、确定了空格符分割优化计算方法数字模型,保持着独立空格符的分割。7、应用神经网络模型,保持着空格符辩别,并依据拓扑结构分析与贝叶斯统计提高了动态性图像识别的成功率。8、展开了标记识别系统功能模块总体设计方案。9、展开了标记识别系统的功能模块程序编写与检验。目前,智能化系统无缝管标记识别系统软件是为考虑到领域客户要求而进行设计的。随辨别优化计算方法的提升与系统的完善,标志系统将于其他一定要对空格符标志进行在线免费分辨加工制造业中获取更普遍存在的应用。
