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题名基于OCR和点位配准的电表检定算法
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作者
安泰
赵森
谷依田
程大伟
张涛
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机构
国电南瑞科技股份有限公司南京用电技术分公司
北京南瑞捷鸿科技有限公司
东南大学仪器科学与工程学院
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出处
《电子器件》
2025年第2期339-345,共7页
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文摘
电表外观检定系统对于电表生产的质量评估有着重要的意义。针对现阶段字符缺陷检测系统在文字分布密集的场景识别准确率低的问题,利用自适应多尺度模块,提升算法对密集字符的检测精度和分割质量;引入STN注意力机制,将文字图像变换为最合适的角度作为网络输入,提升识别模块在字符倾斜、投影等影响下的鲁棒性;提出点位配准算法,对文字缺陷处精准定位,并降低匹配算法误判。实验表明,文字检测和识别算法精度分别较现有算法提升了6.1%和4.3%;基于点位配准的缺陷检测,F-score达到97.8%;每张电表图片检测时间为0.8 s,能够满足电表工业流水线的实时性要求。
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关键词
电表外观检定
工业自动化
深度学习
图像处理
场景文字识别
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Keywords
electric meter appearance verification
industrial automation
deep learning
image processing
scene text recognition
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分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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