检测中文字符 字符检测 宣雄智能

结合图1和图6所示，字符检测工具，本发明的步骤s2包括：s21、利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得多张图片，并按照顺序等分为多组；s22、对每一组图片进行缺陷分割和识别，将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中；s23、在缺陷容器中，通过比较缺陷中心距离偏差值将同一位置处的缺陷筛选出来；软件团队于业界有近15年的丰富视觉检测软件编写、设计等经验，自给自足。

根据本发明的一种实施方式，在步骤s3中，首先获得9张不同角度的图片，对第0幅图片进行镜片区域定位，然后对剩余8张图片的镜片区域进行主动区域屏蔽，字符检测，分别获得每一张图片的检测区域，即通过镜片区域减去屏蔽区域的方式获得每一种图片的检测区域，然后所有检测区域进行值法融合为一张检测图片，进行全局阈值分割方法、动态阈值分割方法或均值阈值分割方法进行分割，检测中文字符，对于不同张图片同一位置处的缺陷选取面积缺陷作为该位置的缺陷，ocr字符检测，判断产品是否合格。

随着纸张产品在、食品包装、电子行业等方面应用的日益广泛，对纸张表面的质量要求变的越来越严格，由于受造纸环境及生产工艺的影

响，纸张的表面很容易出现破洞、蚊虫、污点褶皱、浆块等表面瑕疵，严重影响产品质量。再加上传统人工肉眼无法满足高质量的检测标准，越

来越多的企业开始采用赛默斐视simv纸病在线检测系统来完成纸张表面瑕疵缺陷的在线测量。

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