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解决低质量图像给识别任务带来的困难，构造了一个由图像增强网络(EnCNN)和手写体数字识别网络(LeNet-5)组成的低质量图片识别框架.将图像增强网络嫁接在识别网络前，并使用提出的策略进行模型学习.使得低质量图像在被识别前图像质量得到较大的改善，终实现低质量手写体图像识别率的提高.实验部分将提出的方法和在单纯使用低质量图像或高清图作为训练集进行训练的方法进行了对比，实验表明在低质量图像上，提出的方法有更高的数字识别率，且有更强的泛化能力.

卡片条码即时监测系统用以检测卡上的号是不是恰当，是不是详细和清楚。根据IEEE1394卡将工业生产数据监控摄像头拍攝的图片传送到电子计算机上，历经图象处理，字符识别，随后将账号和品质状况纪录在数据库查询。卡片图象历经剪裁、滤波器和标识符切分，随后根据图像匹配开展字符识别。卡片条码即时监测系统用以检测卡上的号是不是恰当，是不是详细和清楚。根据IEEE1394卡将工业生产数据监控摄像头拍攝的图片传送到电子计算机上，历经图象处理，字符识别，随后将账号和品质状况纪录在数据库查询。卡片图象历经剪裁、滤波器和标识符切分，随后根据图像匹配开展字符识别。

标签袋封裝检验次序打码软件系统软件，它包含RFID标签扫描器(2)，上述的标签袋(4)在标签生产线(5)橱柜台面表层，标签袋封装机(1)、RFID标签扫描器(2)、标签喷码器(3)均与自动控制系统(6)联接，标签袋封装机(1)、RFID标签扫描器(2)、标签喷码器(3)所有安裝在标签生产线(5)橱柜台面上方，RFID标签扫描器(2)正对着标签袋(4)标签部位，运用本发明专利的技术规范处理生产线干固，二次封裝的标签无论是不是早已损坏，均依照次序开展标签袋次序条码，再检验标签是不是损坏，汽配五金检测，后对损坏的标签标识挑废、纪录编号及其后补袋打码软件并按序归标识位，造成出現消耗很多的人力资源和時间，存有工作效能不高，自动化技术水平低的致命性缺点难题。

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