一种基于机器学习的嵌入式钢印字符识别系统

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一种基于机器学习的嵌入式钢印字符识别系统
申请号:CN202410799041
申请日期:2024-06-20
公开号:CN118736591A
公开日期:2024-10-01
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于机器学习的嵌入式钢印字符识别系统。本发明中,在钢印字符识别系统的开发中,基于树莓派平台,不仅可以有效降低硬件成本,而且其强大的社区支持和丰富的硬件接口,使得系统的开发和部署更加灵活和便捷。此外,树莓派的功耗低,运行稳定,非常适合大规模投入工业现场使用。在钢印字符识别这一应用场景中,系统可以通过树莓派平台实现快速部署,无论是在生产线上还是在移动检测场景中,都能发挥出其轻便、易用、成本效益高的特点,大大提高识别系统的普及率和实用价值。在工业生产中,系统可以快速准确地识别产品上的钢印字符,大幅提高检测效率,降低误检率,从而提升产品质量和生产效率。
技术关键词
字符识别系统 钢印字符 树莓派 扩充模块 准确识别图像 数据采集模块 图片 CSP结构 特征提取能力 原始图像数据 模型预测值 特征金字塔 展示模型 定位特征 训练集
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