简介：摘要：在多个行业中技术人员常会用到钢印与金属铭牌字符识别技术，钢印及金属铭牌字符主要刻打在各类硬质外表面上，多具有字符与背景颜色相近、背景易反光、字符印迹不明显、字符倾斜等特征。因此，使用传统方法对钢印及金属铭牌字符进行检测时，容易受到各类因素的干扰导致检测准确率低，此外传统方法的效果优化操作复杂且实现度较差。本文提出采用基于神经网络的金属序列号识别技术，有助于解决以上问题。
基于神经网络的转向架关键零部件金属序列号识别技术研究
