高新區(qū)車牌識(shí)別系統(tǒng)廠家安裝
高新區(qū)車牌識(shí)別系統(tǒng)廠家安裝
各式各樣緊固件需經(jīng)過無數(shù)次的制程處理，才得以完成一件質(zhì)量完善，令人滿意的成品。制造過程從初打頭，鉆尾，搓牙，熱處理，電鍍等經(jīng)過多項(xiàng)繁瑣的工序;對緊固件業(yè)者來說，該如何把完整的成品交至客戶手上，質(zhì)量控管便成為緊固件從業(yè)者一重要課題。加上近年來原材料成本持續(xù)上漲，匯率升值，出口退稅下調(diào)，勞動(dòng)合同法實(shí)施造成人工成本再等不利制造商因素，單純的仰賴人工檢測已不符合目前競爭激烈的緊固件環(huán)境。，先介紹以往在傳統(tǒng)上以人工為主的檢測方式:1.螺紋環(huán)規(guī)，平環(huán)規(guī)2.PinGauge/塞規(guī)3.栓規(guī)4.游標(biāo)卡尺長度規(guī)5.厚度規(guī)/限界規(guī)6.偏心儀7.投影機(jī)8.滾輪式機(jī)構(gòu)篩選9.人工目視瑕疵檢測以上幾種檢測方式皆屬于傳統(tǒng)上采用的檢測方式，需要耗費(fèi)眾多人力資源，大量時(shí)間及成本，鑒于資源利用考慮上，制造廠商往往采取抽樣方式為客戶產(chǎn)品做檢測，如此便容易增加質(zhì)量上疑慮，不良品產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)也隨之增加。
牌照字符識(shí)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(jìn)行匹配，選擇匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是先對字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)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(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。

實(shí)際應(yīng)用中，車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)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(huì)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(shí)際拍攝過程也會(huì)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(shí)別的識(shí)別率，也正是車牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷地完善識(shí)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(shí)別。二次淬火區(qū)處于受壓狀態(tài)，其下面的高溫回火區(qū)材料存在著的拉應(yīng)力，這里是有可能發(fā)生裂紋核心的地方。裂紋容易沿原始的奧氏體晶界傳播。嚴(yán)重的燒傷會(huì)導(dǎo)致整個(gè)磨削表面出現(xiàn)裂紋(多呈龜裂)造成工件報(bào)廢。軸承因磨削力形成的變質(zhì)層在磨削過程中，工件表面層將受到砂輪的切削力、壓縮力和摩擦力的作用。尤其是后兩者的作用，使工件表面層形成方向性很強(qiáng)的塑性變形層和加工硬化層。這些變質(zhì)層必然影響表面層殘余應(yīng)力的變化。