寧津車輛識別道閘無人值守
寧津車輛識別道閘無人值守
以下是使用COPYCAD進行的實際零件應(yīng)用，從數(shù)據(jù)采集和大型鑄造模型的逆向毛坯處理僅需2h左右即可完成。通過照相設(shè)備或手持數(shù)據(jù)采集設(shè)備采集點云數(shù)據(jù)，然后把大量的點云數(shù)據(jù)輸入到COPYCAD產(chǎn)品模塊，該模塊可以在大約15min內(nèi)處理2萬點數(shù)據(jù)，快速完成毛坯逆向工作。然后把在自由狀態(tài)下采集的數(shù)據(jù)通過點云自動對齊模塊進行自適應(yīng)對齊，以匹配數(shù)控編程坐標系，并進行毛坯和實際加工模型的余量分配狀況分析，以及刀具加工過程中和毛坯之間的碰撞關(guān)系進行分析，能夠有效地提高設(shè)備的運轉(zhuǎn)效率和降低刀具成本，并避免可能產(chǎn)生的設(shè)備碰撞事故，有利于產(chǎn)能的實現(xiàn)。
牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址?/span>二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。

實際應(yīng)用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。但是直接與管子接觸的部位是選用砂子或挖溝槽當中的良質(zhì)土或砂用于回填，較經(jīng)濟；、在土質(zhì)軟弱的情況下，用砂子回填到管徑，也是有良好的效果。特別要注意，不使已安裝好的管子產(chǎn)生下沉；、地下水要盡量排盡，避免管基被水泡沼，引起的地基軟化對南方地區(qū)施工極為重要；、應(yīng)當注意使管子的兩側(cè)均等的填充土砂，管底也應(yīng)當被土砂充分包圍填充；、如果新連接的管道沒有充分充水或回填，那么溝中積水可能會使其漂浮。