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| 稿件标题： | 机器视觉在叶片编码自动识别中的应用研究 |
| 稿件作者： | 张超, 徐微雨, 李灿伟, 毕超, 胡成海 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2023.S2.034 |
| 栏目名称： | 机械制造与检测技术 |
| 关键词： | 机器视觉；图像处理；深度学习；模板匹配；航空发动机 |
| 文章摘要： | 提出了一种基于机器视觉和深度学习的方法，可快速识别叶片底部编码。利用机器视觉和图像处理技术提取叶片编码区域，构建卷积递归神经网络字符特征，构建582个样本字符和349个通用字符的训练集预训练字符识别模型，使用包含1752个字符的匹配模板作为实验的初始条件进行模板匹配。经过人工干预后，识别率达到98.92%。研究结果表明：图像处理技术和深度学习、模板匹配算法相结合在飞机发动机叶片编码识别方面有巨大的实用价值，为类似应用场景提供可靠解决方案。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目（52175491） |
| 引用本文格式： | 张超, 徐微雨, 李灿伟,等.机器视觉在叶片编码自动识别中的应用研究［J］.兵器装备工程学报，2023,44(S2):189-193. ZHANG Chao， XU Weiyu， LI Canwei， et al.Research on the application of machine vision in blade coding automatic recognition［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2023,44(S2):189-193. |
| 刊期名称： | 2023年增刊2期 |
| 出版时间： | 2024年2月 |
| 上线时间： | 2024年2月21日 |
| 浏览次数： | 1235 |
| 下载次数： | 28 |
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