针对目前学校试卷手写字体分数识别统计时间长、工作量大、易出错等问题,提出了一种基于机器视觉技术的手写字体智能识别系统。通过对手写字体轮廓的提取,结合开发的轮廓边缘特征提取算法对手写字体进行识别定位,实现了对试卷分数手写字体的自动化、智能化的识别统计。通过成功的对试卷手写字体分数的识别试验,表明该系统能很好的完成对手写字体分数的智能识别,该系统具有较大的学术研究价值和应用推广价值。更是无法及时的统计登记分数，而且目前靠教师人工识别试卷手写字效率低，容易疲劳。因此设计了一种基于机器视觉技术的手写字体智能识别系统：通过CCD工业相机对手写字体进行图像捕捉，然后对获得的图像进行数字化处理并记录手写字体特征像素分布，亮度和颜色等重点信息。通过基于VS与Opencv开发的手写字体轮廓识别算法进行手写字轮廓特征信息识别，并在终端显示该手写字信息 本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/ 。1系统整体结构框架设计本系统主要由两部分组成：硬件部分和软件部分，硬件部分和软件部分通过千兆网进行通信与信息传输。其整体框架图如图1所示。硬件部分包括光源、工业相机、工业镜头，软件部分由手写字图像采集模块、图像处理模块、手写字识别模块，智能识别系统设计-电动液压滚圆机滚弧机倒角机张家港数控滚圆机滚弧机实时的智能识别手写字。采集传感器被触发后，工业相机开始采集手写字图像，包括不同的语言的手写字，英文字母与数字的组合图像，中文汉字与中文汉字的组合图像，特殊符号与英文字母组合的图像，英文字母与汉字的组合图像，英文字母与英文字母之间的组合图像，中文汉字与数字、字母以及特殊符号之间的组合图像，获取到不同组合的手写字特征信息，经过一系列的算法处理，完成对手写字的智能识别。具体的组合手写字图像如图2所示。（a）数字与字母组合（b）汉字与汉字组合（c）字母与特殊符号组合（d）字母与汉字组合一种机器视觉的手写字体智能识别系统设计陈施硕（南京市第二十九中学(高中部)，南京江苏，210000）摘要：针对目前学校试卷手写字体分数识别统计时间长、工作量大、易出错等问题，提出了一种基于机器视觉技术的手写字体智能识别系统。通过对手写字体轮廓的提取，结合开发的轮廓边缘特征提取算法对手写字体进行识别定位，实现了对试卷分数手写字体的自动化、智能化的识别统计。通过成功 智能识别系统设计-电动液压滚圆机滚弧机倒角机张家港数控滚圆机滚弧机 本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/