【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于自动化加工领域，尤其是涉及一种用于待检测工件的识别检测方法、系统及可读存储介质。
技术介绍
1、对于当下的智能化工厂，对产品标号或者文字进行识别尤为重要，主要在于对工件进行分类、计数、缺陷统计等操作，以实现替代人工、提高效率和作业稳定性的作用。
2、以往的图像采集均某一个固定位置抓取待识别文本进行识别，但是在生产车间环境复杂的一些应用场景下，由于现场环境光照条件多变；如钢包号的识别领域，因白天黑夜的光照不同，另者，特别由于钢包盖在生产过程中一定有掀开的工况，钢包盖一旦掀开，内部高温直接导致相机拍照一片通红，钢包身上的钢包号拍摄不清楚，且由于钢包自身所带来的自身光照强度很高，已经无法通过外界调节的形式进行修正。
3、因此由于上述的情况，会导致识别的错误率极高，无法满足当下的要求。
技术实现思路
1、为解决现有技术中提出的技术问题，本专利技术提供了一种用于待检测工件的识别检测方法、系统及可读存储介质。
2、在本申请的第一方面提供一种用于待检测工...
【技术保护点】
1.一种用于待检测工件的识别检测方法，其特征在于，所述识别检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的识别检测方法，其特征在于，所述在所述视频流中确定是否存在待检测文本图像包括：
3.根据权利要求2所述的识别检测方法，其特征在于，所述通过预设的检测神经网络模型对所述目标图像进行特征提取和采样融合并连接后获得特征图像包括：
4.根据权利要求2所述的识别检测方法，其特征在于，所述根据特征图像获取概率图和阈值图包括：
5.根据权利要求4所述的识别检测方法，其特征在于，所述根据特征图像获取概率图和阈值图包括：
6.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种用于待检测工件的识别检测方法，其特征在于，所述识别检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的识别检测方法，其特征在于，所述在所述视频流中确定是否存在待检测文本图像包括：
3.根据权利要求2所述的识别检测方法，其特征在于，所述通过预设的检测神经网络模型对所述目标图像进行特征提取和采样融合并连接后获得特征图像包括：
4.根据权利要求2所述的识别检测方法，其特征在于，所述根据特征图像获取概率图和阈值图包括：
5.根据权利要求4所述的识别检测方法，其特征在于，所述根据特征图像获取概率图和阈值图包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：侯平银，朱奉泽，曾雪峰，陈仁，
申请(专利权)人：北京瓦特曼智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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