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    摘要目前，我国现代瓷砖生产仍采用人工分拣方式进行质量检测，但人工的易疲劳等问题限制了分拣的准确性。为解决此问题，就需要一种能实现自动分拣的系统。本文从图像预处理、图像分割和字符识别三个阶段对质量检测过程中瓷砖分拣技术做了深入研究。
    图像预处理是为了修善图像质量，方便后续的字符识别。在图像分割阶段，利用了基于灰度阈值分割方法，实现简单，满足实际应用需要。在字符识别阶段，采用基于灰度的模板匹配算法，操作简单，模板库易于扩充，匹配速度快，能较好地应用于实际。21829
    通过对获取的图像进行实验，结果表明，本文采用的方法，能达到较好的图像定位和字符分割效果，字符识别率较高。
    关键词  图像预处理  图像分割  字符识别  模板匹配
    毕业论文设计说明书（论文）外文摘要
    Title  Real-time identification method of the different sorting markers on ceramic tile surface                                           
    Abstract
    Up to now, modern ceramic tile production in China are still using  manual sorting methods for quality testing, but the artificial fatigue and others problem limits the sorting accuracy. In order to solve it, we consider a method to realize the automatic sorting. This article from the image preprocessing, image segmentation and character recognition three stages on ceramic tile sorting technology quality inspection process to do a thorough research.
    Image preprocessing is to improve the image quality, convenient to the later character recognition. In the stage of image segmentation, we based on the gray threshold segmentation .It’s easy to implement and satisfying the requirement of practical application. In the stage of character recognition, we use the template matching algorithm based on the gray which has the advantages of simple to operate, easy to expand the template library and matching speed. So the method can be applied to the actual.
    Based on the experiments dealing with images taken under real conditions, the results prove that the methods used in this paper can achieve image location and character segmentation. And it shows that it has the high character recognition rate.
    Keywords  Image Preprocessing  Image Segmentation  Character Recognition  Template Matching
    目   次
    1  绪论    1
    1.1  研究背景及意义    1
    1.2  图像处理技术的发展概况    1
    1.3  手写字符识别研究的现状与展望    2
    1.4  手写字符识别的方法    3
    1.5  课题研究的主要内容    5
    1.6  本文的组织结构    6
    2  图像处理主要方法研究分析    7
    2.1  图像预处理    7
    2.2  特征提取    11
    2.3  小结    14
    3  基于模板匹配的手写字符识别    15
    3.1 手写字符识别    15
    3.2 模板匹配算法    15
    3.3 小结    17
    4  MATLAB仿真实验    19
    4.1  图像预处理    19
    4.2  标识定位与切割    25
    4.3  模板匹配识别    36
    4.3  设计结果及分析    41
    4.4  小结    42
    结  论    43
    致  谢    44
    参考文献45
    1  绪论
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