一种机器视觉的手写字体智能识别系统设计.pdf

和提到的是一个关于机器视觉技术在手写字体智能识别系统设计的应用。这个系统利用了人工智能和深度学习技术，旨在解决学校试卷手写字体识别的效率和准确性问题。 【智能系统】和【人工智能】是关键点，表示系统依赖于先进的计算能力和学习算法。在这一领域，深度学习和卷积神经网络（CNN）是核心工具，它们能够模仿人类视觉系统，从图像中提取特征并进行识别。 【系统开发】涉及到系统的设计和构建，包括硬件和软件两个部分。硬件部分由光源、工业相机、工业镜头和传感器构成，它们负责捕获和处理图像。软件部分则涉及图像采集、处理和识别模块，通过VS（Visual Studio）和OpenCV库实现手写字体的轮廓识别。 【参考文献】暗示了该设计借鉴了前人研究，例如吕刚、林荣华、靳晓强和张佳康等人在卷积神经网络应用上的工作，这些研究分别在验证码识别、句子分类、定冠词检测和自然语言识别上取得了成功。 系统的工作流程如下： 1. 通过CCD工业相机捕获手写字图像。 2. 图像数字化处理，提取特征如像素分布、亮度和颜色等。 3. 使用基于VS和OpenCV的算法识别手写字体轮廓。 4. 在终端显示识别结果，实现手写字的智能识别。 【系统整体结构框架设计】中提到，系统由硬件和软件两部分构成，两者通过千兆网通信。硬件包括光源、相机、镜头，软件包括图像采集、处理和识别模块，能处理各种语言和字符组合的图像。 【图像处理】是关键步骤，包括对不同组合的手写字特征信息的处理，以便进行智能识别。系统能识别的组合包括数字与字母、汉字与汉字、字母与特殊符号、字母与汉字等。 【硬件设计】中，选择了高帧率的黑白工业相机，以满足不同组合手写字图像的高质量采集需求。 这个机器视觉的手写字体智能识别系统结合了深度学习和图像处理技术，提高了手写字体识别的效率，减少了人工阅卷的负担，具有学术研究和实际应用的价值。