理论知识
CVB Minos
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时间:2012-02-29 15:49:10

   Minos 工具在模式识别、定位、和 OCR 领域有着广泛的应用。它由分类器、动态库、和控件构成。

  可以在多种语言环境中应用此工具,例如 VB,Delphi,C++或者 VC++。

  由于其可靠性和灵活性 minos 适合在以下几个方面开发应用:

  在汽车制造中检测显示面板

  辨认数字和对比

  读取密码

  检测焊缝

  检测工作面板

  读取包装标签

  Minos 工作方法

  Minos 应用神经网络原理来完成模式识别。模式识别是以对象与众不同的特征来识别的。样本的正的实例和反的实例都用来作为特征识别对象。一个标准的分类器应包括正实例和反实例。分类器中应包含辨识样品所需的所有信息,这些信息包含在.MTS 格式文件中。

    模板一旦被学习,他就可以应用于其他的图像中。为了做到这一点,分类器完全嵌入到查找函数中。查找函数分为两类,一类为模式识别,一类 OCR。模式识别的查找函数返回的结果为模板在查找对象中的位置,以及相似度。在 OCR 中,返回结果为模板的名称。

  Minos 的一个分类器中可以包括多个模板,应用这个分类器可以查找第一个模板匹配位置。也可以查找所有的模板并识别他们。例如在识别字符中。

  Minos 模块的灵活性

  在 Minos 中可以把多个分类器和多个查找函数结合起来使用,这样是高效的执行变为可能。例如在:部分识别、定位、完全检测、质量检测、OCR 或者文本确认。

  通过工具和查找函数的选择可以很方便的控制查找方式。Minos 可为个别程序选择最优化查找方法。

  如何训练模板

  Minos 提供了一个训练 Minos 模板的工具—TeachNT 步骤

  (1)打开一幅图像

  三种格式的图像可以打开:

  BMP 256 色的灰度 BMP 图像

  MIO minos 目标图像

  VIN 用于硬件驱动的文件

  可以旋转和缩放图像。

  (2)创建感兴区域

  (3)训练模板

  注意选择模板的大小。

  (4)创建分类器

  (5)测试分类器

  几个相关的测试参数:

  SEARCH DENSITY (查找密度)

      这个参数影响查找的速度。减小这个值可以增大速度但是精确度下降。此值

  在 100—1000 之间变化。

  QUALITY THRESHOLD(质量阈值)

      如果这个值过高,会找到较少的目标,但是有可能查找不到正确的目标。此

  参数只有在 normalized 被选定后才有效。

  TRIGGER ( 触发)

  当 Unnormalized 被选定后,TRIGGER 与 QUALITY THRESHOLD 才配合起作用。TRIGGER 的值小时,QUALITY THRESHOLD 的小值才会起作用。

  TRIGGER 的值在 0-20 之间选择。

  解决错误的方法:

  错误类型 解决办法

  识别错误 增加正的实例样本

  无法识别 增加训练样本,确保每个样本都符合条件。

  结果混乱 检查所有的训练样本,确保无正实例样本忽略

  最优化的分类器

  创建多个模板样本定为统一名字,这样样本特征数据为多个统一类型训练样本的数据特征的统计表示。

  模板训练的先进性

     可以创建旋转和任意缩放的模板

     OCR 分类器

     可以设置对识别无影响的特征点。

  需要注意的地方:

     一致性检测工具

     此函数的菜单在 THE TEACH WIDOWS 界面的 TRAINING SET 目录下。

     此工具检测结果对于查找函数返回结果混乱错误的解决起主要作用。

     一致性检测对话框中的参数

         DENSITY (密度)

             此数值在 MINOS 查找实例中表示每一行的像素个数和行数。例如数值设置为

  500,会有 50%的像素会被检测是否一致,增大这个值检测时间会增加。

        THRESHOID (阈值)

             定义最小匹配标准,注意要和能够辨认实例的阈值一致。

        SUSPECTS (可能遗漏点)

             检测完成以后,可能遗漏的正实例的数量显示出来。

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