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申请/专利权人：湖南瑞菱科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于PaddleDetection的钢板喷印字符图像识别系统及识别方法，识别系统包括多个CCD摄像设备、交换机、工控机。所述工控机设有图像预处理单元、PaddleDetection推理模块、识别结果传输单元和UI界面。识别方法的步骤为：多个CCD摄像设备采集各自对应点位的钢板图像，经交换机传输至工控机，采用PaddleDetection训练两个神经网络，采用多线程、硬解码和神经网络推理加速技术完成图像的硬解码和字符识别，对识别结果进行实时展示存储和查询历史识别结果，最后将识别结果传输给其他系统。本发明识别速度快，可以对多个点位的图像同时进行识别处理，快速准确识别出钢板上的喷码字符与钢印字符，有助于对钢板信息的跟踪。

主权项：1.基于PaddleDetection的钢板喷印字符图像识别系统的钢板喷印字符图像识别方法，其特征在于：所述的识别系统包括多个CCD摄像设备、通信用的交换机、带英伟达显卡工控机，CCD摄像设备采集各自对应点位的钢板图像，通信用的交换机用于将图像传输至所述带英伟达显卡的工控机，带英伟达显卡的工控机通过交换机接收钢板图像，工控机设有图像预处理单元、PaddleDetection推理模块、识别结果传输单元、和UI界面，图像预处理单元对钢板图像进行图像解码、截取ROI图像、压缩ROI图像，PaddleDetection推理模块对压缩后的ROI图像使用深度神经网络模型进行目标检测，识别喷印的字符，得到字符识别结果及相应字符的尺寸大小位置，识别结果传输单元将识别结果传给其它系统，UI界面对采集的钢板图像和识别结果进行实时显示；包括下述步骤：步骤S1：通过多个CCD摄像设备采集各自对应点位的钢板图像，经交换机传输至工控机；步骤S2：采用多线程与硬件解码技术对钢板图像进行硬解码、截取ROI图像，压缩ROI图像；步骤S3：基于PaddleDetection对压缩的ROI图像进行在线过程和离线过程的字符识别，其中在线过程的字符识别包括步骤S3.1和步骤S3.2，其中离线过程的字符识别包括步骤S3.3；步骤S3.1：基于PaddleDetection推理模块采用神经网络推理加速技术从ROI图像中识别出字符所在的矩形区域，该区域包含多个喷印字符，神经网络推理加速技术能够提高识别速度；步骤S3.2：基于PaddleDetection推理模块采用神经网络推理加速技术从包含多个喷印字符的矩形区域图像中识别出各个字符，神经网络推理加速技术能够提高识别速度；步骤S3.3：系统设备安装完成后，采集一段时间的样本数据进行人工标注，随后构建COCO类型数据集，最后基于PaddleDetection进行目标检测模型训练得到深度神经网络模型，其中训练得到深度神经网络模型用于步骤S3.1和步骤S3.2的字符识别；所述的深度神经网络模型包括ppyoloe-s模型；步骤S4：将字符识别结果通过多种可选的通信方式传给其它系统，可选的通信方式有，将识别结果通过opcua协议传输给PLC，将识别结果通过http协议和socket协议传输给其他系统，将识别结果写入数据库供其它系统使用；步骤S5：对采集的钢板图像和识别结果进行实时显示与存储。

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