對金屬進行冷彎成型加工的工藝過程已經開始應用。今天，其產 品應用于建筑、汽車、航天、輕工、機械制造等各個領域，隨著直縫焊管質量的不斷 提高應用日趨廣泛，厚壁管材向著替代無縫管的方向發展，相應產品的配套機組相繼 問世并投入實際生產。

       現代新型的輥彎制管系統彌補了傳統焊管成型機組的一些缺點，具有適應多種 規格產品的生產，換輥時間短甚至不需要換輥，調整靈活方便，成型過程穩定，產品 附加值高、質量好，同時軋輥磨損小，軋機能耗低等優勢。本文通過對石油裂化專用管生產流程以及鋼管標記特征的分析,提出了基于人工神經網絡的視頻圖象模式識別的智能鋼管標記識別系統解決方案。視頻圖象模式識別采用CCD攝像機獲得包含鋼管標記的視頻圖象,通過對圖象進行特征分析,分離出標記字符,并采用人工神經網絡對分離的字符進行智能識別,將識別結果輸入產品數據庫中。此方案可以實現鋼管標記檢測和識別的自動化,將極大的提高管材生產的工作效率,節省勞動力資源。本文主要進行了如下幾方面的工作:1對石油裂化專用管生產工藝、工作環境特征進行了分析,重點分析了光照與工位運動情況。 分析石油裂化專用管標記特征,并對各種可能出現的目標情況確定了處理方法。

確定了標記識別系統的系統結構與模塊組成。 分析了目標圖象特征,設計了圖象預處理算法。5分析了圖象中的字符特征,確定了字符定位算法模型,實現了字符粗定位。 確定了石油裂化專用管字符分割算法模型,實現了單個字符的分割。 利用人工神經網絡,實現了字符的識別,并通過拓撲分析與概率統計提高了動態字符識別的正確率。 完成了標記識別系統功能模塊的設計。 完成了標記識別系統的功能模塊程序編寫與測試。目前,智能鋼管標記識別系統是為滿足冶金行業用戶的需求而進行設計的隨識別算法的改進與系統的完善,標記系統將在其他需要對字符標記進行在線識別的行業中得到更廣泛的應用。二十世紀初。

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