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
系统为您推荐了相关专利信息
自动规划系统
图像采集模块
神经网络模型训练
焊缝
AI图像识别
Kalman滤波器
跟踪方法
粗略
准确识别图像
可读存储介质
铁路车轮
寿命预测方法
寿命预测模型
故障诊断信息
磨耗
巡逻机器人
履带行走机构
数据处理装置
履带支架
校园
点位标注方法
动画
图像生成模型
模板
语义分割模型