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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开了一种基于DBNet和CRNN模型的芯片字符检测方法及系统，该方法包括：收集芯片字符数据；构建好的基于改进的DBNet芯片字符位置检测模型进行训练和测试；对构建好的基于改进的CRNN芯片字符内容识别模型进行训练和测试；通过基于改进的DBNet芯片字符位置检测模型对待检测芯片图像进行检测，获取到芯片字符位置；基于芯片字符位置，通过基于改进的CRNN芯片字符内容识别模型识别出芯片字符，输出芯片字符内容。本发明解决了由于芯片外观多样性、采集图像质量差、噪声高等因素导致芯片字符识别准确率低，误检率高的问题，不但能够实现对芯片表面字符的自动化识别和提取，而且极大地提高了芯片生产和质量控制的效率和准确性。
主权项：1.一种基于DBNet和CRNN模型的芯片字符检测系统，其特征在于，包括传送系统、图像采集处理系统、芯片字符检测系统、芯片字符识别系统和后台操作系统；所述传送系统包括传送控制器、传感器和传送轨道，传送系统使用传感器来检测芯片的位置、速度和方向，用于监测芯片的运动状态并提供反馈信号给传送控制器；传送控制器通过传感器反馈的信号用于控制传送轨道的运行；所述图像采集处理系统包括工业相机和光源设备，用于获取芯片表面的图像数据；所述芯片字符检测系统包括字符框检测模块和字符框信息输出模块，用于检测芯片字符位置；所述芯片字符识别系统包括文本序列识别模块和文本信息输出模块，用于识别芯片字符内容；所述后台操作系统包括存储芯片字符信息的数据库系统、显示屏和主控器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 一种基于DBNet和CRNN模型的芯片字符检测方法及系统
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