喷码机已经大量应用于生产过程中，它操作方便简单，与工厂本身的数据库链接，可以对产品起到跟踪记录的作用；但是如何检测喷码的质量，防止喷码的错误瑕疵造成数据管理的混乱呢？我们可以求助于视觉检测设备。
本设备位于喷码机的后端， 用于对喷码的结果进行检测， 确保产品出厂前的生产日期及批号无任何错误。 设备可以根据现场情况进行调整以适用于不同的现场需求。
检测内容：喷码缺失，喷码变形，字符位置偏移，重影，字体模糊，字符错误
，包含定位中选用MSER方式 对字符地区开展初定位，根据连通域法开展细定位.对于点阵喷码字符的特性，选用点阵喷码字符分割优化算法开展分割，保证了分割的准确性.字符鉴别中根据卷积和神经元网络鉴别方法开展鉴别，在确保实时性的另外提升了检验度，能够 考虑可乐瓶罐底点阵喷码字符检验的高实时性，高准确性的规定.，包含定位中选用MSER方式 对字符地区开展初定位，根据连通域法开展细定位.对于点阵喷码字符的特性，选用点阵喷码字符分割优化算法开展分割，保证了分割的准确性.字符鉴别中根据卷积和神经元网络鉴别方法开展鉴别，在确保实时性的另外提升了检验度，能够 考虑可乐瓶罐底点阵喷码字符检验的高实时性，高准确性的规定. 
根据电子器件管理平台，可以对产品的生产制造、货运物流、市场销售及其应用等阶段开展监管。喷码字符做为一种常见产品管控码，其检验、鉴别在赋码管控系统软件中拥有至关重要的影响力。对于字符的鉴别，普遍的方式 主要是根据软件系统设计方案的，该方式 不利机器设备当场智能化系统管理方法。因而，文中设计方案了一套根据FPGA和单脉冲藕合神经元网络(PCNN)的喷码字符识别技术。文中关键研究方向及結果为:(1)对于基本方式 在图像二值分割时，实际效果不理想化的难题，文中选用PCNN算法融合交叉熵基础理论来分割图像。，根据MATLAB对PCNN算法的基础实体模型剖析，对于不一样灰度值像素数火時刻不一样的特点，开展图像的二值分割。随后，运用每一次分割后图像与原图像的交叉熵的基础理论，光学检测售后，明确PCNN在分割图像时，什么时候为二值分割图像。该方式 完成了图像的全自动分割，且实际效果非常好。(2)对于传统式投射分割方式 只有分割持续字符，没法分割点阵喷码字符的难题，文中明确提出改善的投射分割算法。该算法运用喷码字符中点阵裂缝与字符间隔的关联，根据操纵分割阀值的尺寸将一串串字符分割成单独字符，便于于字符svm算法及鉴别。改善后的算法不但可以分割持续字符，并且非常好的解决了传统式投射算法没法分割点阵字符的难题。(3)对于喷码字符的点阵特点，文中明确提出改善的网格图特点算法，并改变字符鉴别标准。
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