字符瑕疵檢測流程

（1）圖像獲取
圖像的獲取是字符識別系統的第一步，其硬件主要由工業相機、計算機、光源和圖像采集卡組成。工業相機拍攝生產現場上產品的字符標號圖，通過圖像采集卡轉化為數字信號傳遞給計算機，便于計算機分析處理。在一些特殊的工業現場，由于光照等條件的影響，需要增加光源來配合相機工作，以便得到效果較好的圖像。普通的工業相機的圖像攝取速度為每 40ms 一幀，適用于工業現場的流水線上的工作場合。
（2）圖像預處理
圖像的預處理主要包括圖像的灰度化、平滑濾波、銳化處理和圖像的二值化，對使用工業相機采集來的圖像是灰度圖像，所以不需要進行灰度化處理。此外，鑒于字符圖像的特點，圖像預處理還應該有細化和修補等步驟。
（3）字符定位與分割
字符的定位就是在經圖像預處理后的圖像中確定字符區域的準確位置。字符區域定位算法的準確率決定了字符檢測系統識別率的上限，字符區域定位算法的復雜度應該比較低，否則會延長字符識別系統的識別時間，不能滿足實時檢測的要求。分割就是把單個字符圖像從字符群圖像中提取出來，便于進行單個字符的模板匹配。
（4）特征提取
模式特征的選擇和特征提取的方法決定識別系統的性能，如果系統提取出的單個字符的特征區分度高，有好的穩定性和魯棒性，而且運算量較小的話，提取特征算法簡單有效，這樣字符識別的識別率就可以很大提高，還可以節省了識別所需時間，從而提高字符識別的實時性。
（5）字符識別
利用模式識別技術、人工神經網絡技術等識別出字符圖像所表示的字符信息，這一步直接決定了系統的最終識別率