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目的 为了实现电动滑板车包装前液晶屏字符检测高效、高精度的目标，以及为了解决液晶屏字符中Led段码字体难以精确分割、匹配算法复杂等问题。方法 通过Hough直线检测实现字符区域的位置校正，投影法实现分割字符区域，形态学处理、连通域分析实现各字符的提取，采用BP神经网络模型对字符进行识别，最后通过改进的几何特征检测字符缺线、漏线，灰度特征检测字符亮度不均匀。结果 液晶屏字符实验结果表明，每个字符平均识别时间为0.16 s，每个屏幕平均识别时间为0.6 s，液晶屏字符缺陷加权识别率为96%。结论 该算法具有较高的可靠性、效率、识别率，解决了液晶屏字符在几何、亮度缺陷下高效、高精度检测实际工程的问题，为同类产品的检测提供了算法经验。

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《基于多特征匹配的液晶屏字符缺陷检测》

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文件号：228166

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