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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种零件表面粘连字符的分割识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116884011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310812031.6，技术领域涉及：G06V30/148；该发明授权一种零件表面粘连字符的分割识别方法是由张昌华;刘斌;左琳;刘宇;严家富设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种零件表面粘连字符的分割识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种零件表面粘连字符的分割识别方法，属于工业识别与图像处理领域。本发明基于零件表面的粘连字符进行分析，创新性地将图像处理技术与人工智能技术应用到工业字符识别场景中，成功完成了零件表面粘连字符的分割与识别；该发明首先使用图模型算法分析粘连字符的粘连点位置，然后利用改进的滴水算法找出字符的分割路径，最后使用简化的VGG16网络进行字符识别。本发明所述方法能够准确定位粘连字符粘连点的位置；能够找出合适的分割路径，防止字符出现过渡分割；能够准确识别分割之后的单个字符；解决了零件表面粘连字符识别准确度低的问题。

本发明授权一种零件表面粘连字符的分割识别方法在权利要求书中公布了：1.一种零件表面粘连字符的分割识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，首先找出粘连字符的粘连点，详细步骤可以分为以下8个步骤； 步骤1-1，首先将字符图像转化成二值图，并利用连通域特性，提取出每一块字符，并用Zn表示； 步骤1-2，将Zn进行骨架提取，所有直线的位置都被初步认为是表示粘连的；如果骨架中没有直线，就认为没有粘附； 步骤1-3，确定骨架中的所有直线是否是真实的粘连点，引用图模型来分析骨架结构的复杂性，骨架被认为是一个图G，骨架中的交点和端点分别对应于图G中的分支点和端点； 步骤1-4，为图G增加节点，为了反映图G中各点的连接状态，在图G上画出骨架结构，并进行增量的点操作；从骨架的端点开始，利用骨架的像素将骨架拟合为多条直线；直线之间的角度被做成Ω；如果Ω小于135度，则认为骨架有转折，在转折处增加一个新点； 步骤1-5，接着对增点之后的图模型G进行"去噪操作"，因为在提取的骨架中存在许多短的分支，这些分支是由字符的毛刺产生的；图G的端点删除操作被用来删除所有端点，以避免对字符分割点的造成干扰； 步骤1-6，判断已知直线是否为真实的粘连点，每条直线依次从左到右进行判别；用直线的中位线拆分骨架图G，生成两个新图G1和G2； 步骤1-7，然后根据表一分析G1和G2的复杂度；如果两个图形的复杂度都是1，那么被切割的线就是对应于粘连的骨架；所有的直线依次进行分析，如果前面的直线被确定为表示粘连，那么直线左侧部分的G1将不参与后续的复杂性分析； 步骤1-8，对应的直线在粘连处的中位数的坐标被记录下来作为粘连字符分割线的初始位置；表1骨架复杂度判别法 G1G2骨架结构 复杂度 一个交叉点和一个补充点 1 一个圈 1 两个交叉点 1 步骤2，根据找出的粘连点坐标，找出分割的起始点，利用滴水算法模拟水滴的滚动，在水滴的滚动路径上对字符进行分割，优化了字符的分割路径规则；进入凹陷区后，模拟的液滴不会立即在凹陷处选择突破口，而是将液滴储存起来；而是生成另一个新的水滴从落点开始，执行同样的路径选择算法到达洼地，再次储存水滴，直到储存的水量达到一定的阈值后再选择突破口；如果洼地中储存的水量没有达到阈值，而水滴又找到了新的洼地，那么就可以判定之前的洼地不满足分割条件；具体的实现步骤分为以下3步； 步骤2-1，将字符图像设定为I，其尺寸为N*M；用nj表示水滴周围的像素值，让xi,yi为水滴点的坐标位置，T为水滴路径： Txi+1，yi+1＝txi，yi，Wii＝0,1,2，...， 其中xi+1,yi+1是水滴下一个落点的坐标，x0,y0代表起始落点，水滴的起始点的坐标是步骤1找出的粘连处的中位数的坐标；Wi是水滴在当前位置的重力势能，它表示为： 其中vj表示nj点的像素值，0和1分别表示黑色和白色，mj表示被选为下一个落点的nj点的权重，mj＝6–j： 步骤2-2，传统算法在遇到水坑时左右滚动，最终选择在凹陷的右侧垂直向下滴落；改进后的滴水算法记录了凹陷区域的面积，并对凹陷较小的区域进行了过滤操作； 步骤2-3，利用分割路径将粘连的字符分割为单个字符，用于后续的识别； 步骤3，利用VGG16神经网络进行单字符的识别，对VGG-16网络进行了修剪，包括将图像的输入修改为112×112×1，去除一个最大池层和三个卷积层，并使最终的全连接输出为21长度的向量，因为铁帽字符只包含9个数字和12个字母。

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