Halcon驱动的高速IC卡喷码字符识别与系统优化

本篇论文深入探讨了基于HALCON的IC卡喷码符号识别技术的研究与实现。作者彭晓辉，专业为测试计量技术及仪器，针对现代社会大规模IC卡流水线生产中喷码过程可能出现的缺陷，如字符缺失、不完整、混乱、位置错误、字体问题等，提出了构建一个高效、准确且具有鲁棒性的字符识别系统的需求。该系统旨在实现实时在线检测，确保喷码质量达到"零缺陷"标准，减少经济损失。 论文主要解决了机器视觉在高速运动场景中的技术挑战，如图像对比度低、ROI区域变化大、图像模糊、信噪比低以及处理时间过长导致的生产效率降低和识别精度不高。作者采用德国MVtec公司的机器视觉软件HALCON作为核心技术，设计了一种新的字符定位算法，该算法首先进行字符分割，然后提取目标字符区域，提高了识别的精确性和稳定性。 此外，论文还提出了一种改进的神经网络字符识别算法和创新的条码识别与译码方法，实现了每小时识别30000张卡片字符的高效率，识别准确率达到99.99%，从而突破了包装和制卡行业在提高生产速度方面的技术瓶颈，提升了行业的整体技术水平和国际竞争力。 论文的研究内容涵盖了图像采集、图像处理、模式识别、信息传输与存储（包括数据库的建立与访问）等多个方面，以及HALCON、ActivVisionTools和VC.NET2003等软件开发工具的应用。这是一篇结合理论与实践，技术含量高的研究，对于提高工业自动化生产线的智能化水平具有重要意义。