26年WP通信工程基于U-Net的钢坯编号识别系统设计4.79-AI9.15全日(15035字).docx

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WHKJ 大学本科毕业设计I摘要近年来，深度学习神经网络飞速发展，已广泛应用于工业图像处理与识别领域，大幅提升了自动化生产效率。钢坯编号识别是钢铁工业生产管控的关键环节，传统图像处理方法局限性明显，结合深度学习的识别方案已成为发展趋势，能够有效提升识别准确率与鲁棒性。本文以大型钢厂现场实拍钢坯图像为研究对象，设计了一套钢坯编号自动识别系统。系统整体分为编号区域定位分割、单字符分割、字符识别三大模块。选用 U-Net 语义分割网络完成钢坯编号区域检测与提取；结合图像投影算法与形态学后处理，对目标区域进行字符分割优化；依托 LeNet 卷积...

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