1、“.....再通过函数输入需要识别的样本，通过寻找近邻的方法确定当前输入样本的类别，即为输出结果。识别结果如图所示，其中上料盒信息即为芯片模块设计在字符的识别过程中，先输入在图像预处理阶段已经生成的图像，然后利用中提供的函数寻找出整张图的轮廓数据，由于还可能存在图像非识别区域轮廓的干扰，所以应该对其孤立干扰区域轮廓进行去除，经过分析可以得到，要识别的字符所具有的轮廓相对于孤立干扰区域的轮廓面积大很多，所以可以设基于算法的系统的设计论文原稿字符，需要先去除这些孤立干扰点的影响。基于算法的系统的设计论文原稿。算法算法，即近邻分类法，是种基本的分类和回归方法。这个算法通过先存储训练样本，然后通过分析新输入的样本周围最近邻从而给出该样本所属的类别，所以这种算法就是基于样本的学习算法。核心思路就是......”。

2、“.....从训练样字符特征的提取，需要将区域内的字符图像统到相等的大小，即进行图像的归化操作。此时得到的图像如图所示平滑处理是种简单且使用频率很高的图像处理方法，消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。均值滤波，是最简单的种滤波操作，输出图像的每个像素是核窗口内输入图像对应像素的平均值。图像经过均值滤波后的图像如图所示图发相机进行拍照获取到图像，并最终通过软件识别出索码号信息。在形态学操作中，腐蚀可以将图像中面积较小的区域消除，而膨胀可以连接间距较小的区域，在膨胀和腐蚀后，目标区域的面积变化比较大。为了让目标区域的面积变化较小，定义了开运算和闭运算。开运算是用形态学运算的内核对图像进行腐蚀后，再用相同的内核对图像进行膨胀。闭运根据企业的需求，将人工记录改为计算机自动化处理......”。

3、“.....获取到索码号信息，并传递给企业内部数据库，通过企业提供的接口，自动获取到芯片批号，并通知终端控制室此芯片批号正在加工。在下料工位上，再次对芯片料盒进行次识别，再次获取到索码号信息后，传递到数据库中，此时会将索码号与芯片批识别的可靠性。工业现场的光线变化噪声等干扰会给字符识别造成较大的影响。设计需求针对实际半导体的生产线，设计套识别芯片料盒的系统。整个生产线分为上料和下料两个工位，芯片料盒上标注着此次需要加工的芯片批号的索码号，在上料工位上，原有的方式是通过人工记录芯片料盒上的编号，并通过这个编号来找到芯片的批号，将批号上的编号，并通过这个编号来找到芯片的批号，将批号上传至控制中心，告知当前正在加工的芯片批号。在下料工位人工再次上传芯片的批号，告知当前批号芯片加工完成......”。

4、“.....并且在人工记录，查询芯片批号，以及上传产品批号的过程中均容易出现，这样给企业的管理带来了定的不便，严重影响生产的再次获取到索码号信息后，传递到数据库中，此时会将索码号与芯片批号解除绑定，表示这批芯片加工完成。系统设计系统的硬件设计本系统的硬件部分包括工业相机，镜头，光源，光电传感器。通过相机对芯片料盒的字符拍照，经过字符识别算法处理，最终获得芯片的索码号。系统采用接口的工业相机，的光源。芯片料盒用机械手放在形态学操作中，腐蚀可以将图像中面积较小的区域消除，而膨胀可以连接间距较小的区域，在膨胀和腐蚀后，目标区域的面积变化比较大。为了让目标区域的面积变化较小，定义了开运算和闭运算。开运算是用形态学运算的内核对图像进行腐蚀后，再用相同的内核对图像进行膨胀......”。

5、“.....告知当前正在加工的芯片批号。在下料工位人工再次上传芯片的批号，告知当前批号芯片加工完成。这种人工记录的方式无法满足企业的自动化要求，并且在人工记录，查询芯片批号，以及上传产品批号的过程中均容易出现，这样给企业的管理带来了定的不便，严重影响生产的效率。基于算法的系统的设计论文原稿字符识别的算法，这是成功获得芯片批号的前提，所以对于料盒索码号的准确识别是关键。接下来将对这两个模块分别进行介绍。图像预处理模块设计在图像处理中，图像的质量直接影响后续图像的分析，它的主要目的就是消除图像中无关的信息，恢复其有用的真实信息，增强有关信息的可检测性，在最大程度上简化数据，从而提高特征提取，匹配以及到相等的大小，即进行图像的归化操作......”。

6、“.....消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。均值滤波，是最简单的种滤波操作，输出图像的每个像素是核窗口内输入图像对应像素的平均值。图像经过均值滤波后的图像如图所示图像的阈值操作是最简单的图像分割，对图像进效率。基于算法的系统的设计论文原稿。在软件部分的处理中，原始输入数据为通过工业相机拍到的图片，由于系统的运行环境是在生产现场，所以对于获得的图片会有各种各样的噪声影响，所以在进行正式地识别之前，必须要进行图像的预处理，以消除在识别前的噪声干扰，提高识别的准确率以及系统的稳定性。系统的最核心部分就生产线上，在机械手放置料盒的固定位置加装个光电传感器，以此来触发相机进行拍照获取到图像，并最终通过软件识别出索码号信息。设计需求针对实际半导体的生产线......”。

7、“.....整个生产线分为上料和下料两个工位，芯片料盒上标注着此次需要加工的芯片批号的索码号，在上料工位上，原有的方式是通过人工记录芯片料进行腐蚀。开运算的作用与腐蚀的作用类似，闭运算的作用与膨胀类似。根据企业的需求，将人工记录改为计算机自动化处理，在上料工位通过系统对索码号的自动识别，获取到索码号信息，并传递给企业内部数据库，通过企业提供的接口，自动获取到芯片批号，并通知终端控制室此芯片批号正在加工。在下料工位上，再次对芯片料盒进行次识别行值化后，可以进步降低数据的计算量，增加识别的效率。通过调用里阈值操作函数对其进行值化，由于图像受到光照强度，阴影等因素的影响，其中值化的阈值参数的确定需要通过现场试验获得，值化后的图像如图所示通过均值滤波之后的值图像，还存在着定的离散的干扰点，为了准确地识别出字符......”。

8、“.....基于算法的系统的设计论文原稿处理技术江南大学学报，毛星云，冷雪飞等编程入门北京电子工业出版社，。在图像预处理中，首先需要在相机拍到的图片中提取出字符所在的区域，即是进行图像处理的区域的选取，同时我们为了减少图像处理的数据量，对区域图像进行灰度化。得到灰度图像之后，为了方便对字符特征的提取，需要将区域内的字符图像的索码号。实验结果及分析系统设计完成后，通过在生产现场搭建好硬件环境，调试运行本系统。调试时，需要先对其需要识别的字符进行样本的学习，生成相应的算法需要的训练文件，其格式为。同时，由于环境的影响，需要预先将图像处理中值化的阈值作为系统参数传入，直接運行系统，识别可靠性与稳定性很好，对于识别有误差的字符置出个轮廓面积临界值来滤除掉干扰区域。由于在实际地识别中......”。

9、“.....而是行字符的识别，所以在识别之前，要先对行字符进行相应的分割，变成个个字符，然后再对个个字符进行识别。对字符的单个分割可以采用对轮廓的外接矩形来实现。用轮廓的外接矩形来将字符分割开，并对其进行分别识别。对于算法的实现主要借助本中找出个与其最相近的样本，然后计算这些样本中相应类别的数量，数量最多的类别就定为该样本的类别。近邻分类法的具体实现过程如下计算已知类别数据集中每个样本与当前输入样本的距离。统计与当前输入样本距离最近的个点。统计这个点中每个样本出现的频率。选取出现频率最高的样本类别返回作为当前输入样本的类别。字符识别关像的阈值操作是最简单的图像分割，对图像进行值化后，可以进步降低数据的计算量，增加识别的效率。通过调用里阈值操作函数对其进行值化，由于图像受到光照强度，阴影等因素的影响......”。