上海邁迅威視覺的噴碼缺陷檢測設備可以對所檢測的產品上的字符的各種缺陷進行檢測，同時具有記錄和保存功能。通過系統的簡單設定后，可自動識別、記錄、檢測，如有異常發生，可提示報警或者控制機器停機。對不符合要求的產品檢測后可輸出控制信號，剔除不合格品。可應用于食品飲料、制藥、日化、快速消費品噴碼的檢測，電子行業的字符、一維/二維碼檢測，、物流業、印刷包裝行業的字符識別與比對。我司可根據現場情況對現場進行簡單改造，以達到更好的效果。

可塑性數據信息條形碼圖象缺陷檢測,制作與搜集條形碼圖象模版,對其進行準備解決,幾何校正和條形碼分割,后采用依據垂直投影的缺陷檢測算法進行處理.運用算法先打橫掃描條形碼,記錄條和空的部位并計算其總寬,再豎向掃描條形碼,辨別條和空中的缺陷.實驗確認,本科研明確指出的算法能非常好的檢測出條形碼的外觀缺陷如脫墨,劃痕,污垢,墨杠,準確度保證98%以上.

根據電子器件管理平臺,可以對產品的生產制造、貨運物流、市場銷售及其應用等階段開展監管。噴碼字符做為一種常見產品管控碼,其檢驗、鑒別在賦碼管控系統軟件中擁有至關重要的影響力。對于字符的鑒別,普遍的方式 主要是根據軟件系統設計方案的,該方式 不利機器設備當場智能化系統管理方法。因而,文中設計方案了一套根據FPGA和單脈沖藕合神經元網絡(PCNN)的噴碼字符識別技術。文中關鍵研究方向及結果為:(1)對于基本方式 在圖像二值分割時,實際效果不理想化的難題,文中選用PCNN算法融合交叉熵基礎理論來分割圖像。,根據MATLAB對PCNN算法的基礎實體模型剖析,對于不一樣灰度值像素數火時刻不一樣的特點,開展圖像的二值分割。隨后,運用每一次分割后圖像與原圖像的交叉熵的基礎理論,明確PCNN在分割圖像時,什么時候為二值分割圖像。該方式 完成了圖像的全自動分割,且實際效果非常好。(2)對于傳統式投射分割方式 只有分割持續字符,沒法分割點陣噴碼字符的難題,文中明確提出改善的投射分割算法。該算法運用噴碼字符中點陣裂縫與字符間隔的關聯,根據操縱分割閥值的尺寸將一串串字符分割成單獨字符,便于于字符svm算法及鑒別。改善后的算法不但可以分割持續字符,并且非常好的解決了傳統式投射算法沒法分割點陣字符的難題。(3)對于噴碼字符的點陣特點,文中明確提出改善的網格圖特點算法,并改變字符鑒別標準。