[发明专利]基于深度学习的航空发动机叶片金属表面蚀刻字符识别方法在审
| 申请号： | 202010117394.4 | 申请日： | 2020-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN111401142A | 公开（公告）日： | 2020-07-10 |
| 发明（设计）人： | 郑会龙 | 申请（专利权）人： | 杭州测质成科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/20;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 镇江基德专利代理事务所(普通合伙) 32306 | 代理人： | 邓月芳 |
| 地址： | 311231 浙江省杭州市萧*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的航空发动机叶片金属表面蚀刻字符识别方法，在获取图片后，通过深度学习模型，进行字符整体位置定位、字符特征整体提取、单字符切割、单字符识别，图像摆正重识别并定制化输出结果。本发明改变了传统的依靠人工进行识别并手动进行记录的方法，能够大幅度提高航空叶片字符识别的准确率和效率，同时能够将是识别照片进行集中保存，便于后期对其进行查证。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 航空发动机 叶片 金属表面 蚀刻 字符 识别 方法 | ||
【主权项】：
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