论文纲要：产业当场赶快OCR本领接洽

 跟着消息本领的迅猛兴盛，OCR（Optical Character Recognition，光学字符辨别）体例动作计划聪明能接口的一局部，在各行各业赢得了日益普遍的运用，然而保守的OCR本领在某些特出的运用场所仍旧不许满意本质的工程需要，所以接洽一定情景下的字符辨别将对这一范围的兴盛起到主动的效率。经过对产业当场的激光镭雕字符辨别本领的表面领会和试验，正文接洽了产业图像预处置、字符分隔、小波矩、多级字符辨别器以及算法的本质运用等几个上面。         （1）对准产业当场的强干预性和产业图像的后台搀杂性，本文华用彩色图像灰度化、图像巩固、二值化等多种图像预处置算法，对准预处置中常用的中值滤波耗费时间较长的题目，提出了一种鉴于窗口边境带的赶快算法，使算法的搀杂度由从来的O（D2）降到了O（D）。对准非平均普照图像提出了一种双窗口自符合二值化算法。经过对产业图像的试验截止领会，实行了具备杰出的预处置功效。         （2）对准产业图像字符陈设精细，间距不均，后台干预等题目，正文接洽了字符间歇法、笔直投影法、连通地区法等多种字符分隔本领，提出了一种完全标志、限制挑选的连通域字符分隔本领。经过对字符图像的试验截止领会，实行了产业图像OCR字符分隔的最优化安排。         （3）特性索取和分门别类器安排是正文接洽的中心，特性索取模块安排了两级特性。头等特性融洽了字符的统计特性和构造特性，对于字符限制畸变，笔画粗细不均等题目具备很好的实用性，二级特性沿用小波矩，对于一致字符具备很强的辨别本领和抗噪性。分门别类辨别模块开始鉴于头等特性举行沙盘配合，而后沿用二级融洽特性对头等分门别类截止前5位沙盘举行二次配合。试验表白，两局部彼此共同，赢得了较为合意的辨别功效。         结果，提出了一种OCR本领本能测验评定体例安排计划，对于软硬件框架与安排举行了精细的引见，并与工程名目相贯串，运用Visual C++ 平台，鉴于ACCESS数据库，开拓了一套本质的运用体例，将所有辨别算法移植到该体例，赢得了较为合意的测验评定功效。