印刷体汉字识别技术的研究毕业设计 精品
《印刷体蒙古文文档中多文种识别技术的研究与实现》范文
《印刷体蒙古文文档中多文种识别技术的研究与实现》篇一一、引言在信息化社会迅速发展的背景下，多文种识别技术在各种文档的自动化处理过程中起着举足轻重的作用。
特别地，针对印刷体蒙古文文档的识别技术，其研究与应用更是具有深远的意义。
本文旨在探讨印刷体蒙古文文档中多文种识别技术的相关研究及其实现方法。
二、多文种识别的技术背景随着全球化的推进，多文种识别技术已成为信息处理领域的重要研究方向。
在印刷体蒙古文文档中，由于文字的复杂性、多样性以及背景噪声的干扰，多文种识别技术的难度相对较大。
此外，蒙古文特有的文字结构和书写习惯也使得识别技术的研究更具挑战性。
三、多文种识别技术的研究针对印刷体蒙古文文档的识别，主要涉及以下几种关键技术：1. 文字预处理技术：在识别过程中，首先需要对文档进行预处理，包括去噪、二值化、归一化等操作，以提高后续识别的准确性。
2. 特征提取技术：针对蒙古文字符的独特性，采用合适的特征提取方法，如基于形状、结构、上下文等特征的提取方法，以提升识别的精确度。
3. 分类与识别算法：结合机器学习、深度学习等技术，设计有效的分类与识别算法，实现对多种文字的准确识别。
4. 语种识别技术：针对不同语种的文档，采用语种识别技术，确定文档的语种，为后续的文字识别提供依据。
四、多文种识别的实现方法在实现多文种识别技术时，主要采用以下步骤：1. 构建训练数据集：收集包含多种文字的印刷体蒙古文文档，构建训练数据集。
2. 训练模型：采用合适的机器学习或深度学习算法，对训练数据集进行训练，得到识别模型。
3. 模型评估与优化：对训练得到的模型进行评估，根据评估结果进行优化，提高模型的识别准确率。
4. 实际应用：将优化后的模型应用于实际印刷体蒙古文文档的识别中，实现多文种的准确识别。
五、结论多文种识别技术在印刷体蒙古文文档中的应用具有重要意义。
通过深入研究文字预处理、特征提取、分类与识别算法以及语种识别等技术，我们可以实现更准确的文字识别。
文字识别实验报告
一、实验目的1. 了解文字识别的基本原理和常用方法。
2. 掌握文字识别软件的使用技巧。
3. 分析不同文字识别方法的优缺点。
4. 提高对文字识别技术在实际应用中的认识。
二、实验内容与方法1. 实验内容本实验主要研究文字识别技术，包括以下内容：（1）文字识别基本原理；（2）常用文字识别方法；（3）文字识别软件的使用；（4）不同文字识别方法的比较。
2. 实验方法（1）查阅相关文献，了解文字识别的基本原理和常用方法；（2）下载并安装文字识别软件，如OCR（Optical Character Recognition）；（3）对实验数据进行预处理，包括图像分割、特征提取等；（4）使用文字识别软件对实验数据进行识别，并记录识别结果；（5）分析不同文字识别方法的优缺点，总结实验结论。
三、实验步骤与过程1. 实验准备（1）查阅相关文献，了解文字识别的基本原理和常用方法；（2）下载并安装文字识别软件，如OCR；（3）准备实验数据，包括图像、文档等。
2. 实验步骤（1）对实验数据进行预处理，包括图像分割、特征提取等；（2）使用文字识别软件对实验数据进行识别，记录识别结果；（3）分析不同文字识别方法的优缺点，总结实验结论。
3. 实验结果与分析（1）文字识别基本原理文字识别技术主要基于以下原理：1）图像分割：将图像中的文字区域与背景分离；2）特征提取：从分割后的文字区域中提取特征，如边缘、纹理、形状等；3）模式识别：将提取的特征与已知文字库进行匹配，识别文字。
（2）常用文字识别方法1）基于字符的方法：该方法将文字分割成单个字符，然后对字符进行识别；2）基于字的方法：该方法将文字分割成单个字，然后对字进行识别；3）基于块的方法：该方法将文字分割成多个块，然后对块进行识别。
（3）文字识别软件的使用以OCR软件为例，介绍文字识别软件的使用方法：1）打开OCR软件，导入实验数据；2）设置识别参数，如字体、分辨率等；3）进行识别，查看识别结果；4）对识别结果进行校对和修正。
中文印刷体文档识别技术
中文印刷体文档识别技术第1章绪论1.1 中文印刷体文档识别基本原理1.2 中文印刷体文档识别研究现状1.2.1 印刷体文档的汉字识别1.2.2 印刷体文档的公式识别1.2.3 印刷体文档的表格识别1.3 中文印刷体文档识别中的难点第2章中文印刷体文档图像预处理2.1 中文印刷体文档图像采集2.1.1 文档图像采集2.1.2 文档图像显示2.1.3 文档图像格式2.2 中文印刷体文档图像特点2.3 二值化处理2.3.1 图像灰度化2.3.2 图像二值化2.4 平滑去噪2.4.1 邻域平均法2.4.2 中值平均法2.4.3 噪声直接去除法2.5 倾斜校正2.5.1 图像倾斜检测2.5.2 图像倾斜校正第3章版面分析3.1 版面结构3.2 版面分析方法3.2.1 基于连通域的版面分析方法3.2.2 二分法3.2.3 基于组合特征的版面分析方法3.2.4 基于神经网络的版面分析方法3.2.5 基于最近邻连接强度和行列可信度的版面分析方法3.3 版面理解3.3.1 文字区域3.3.2 图片区域3.3.3 表格区域3.3.4 版面结构表示与存储3.4 版面重构第4章印刷体汉字识别4.1 文本区域预处理4.1.1 文本增强4.1.2 字符分割4.1.3 字符细化4.1.4 字符归一化4.1.5 文本区域处理效果图4.2 印刷体汉字的特征提取4.2.1 印刷体汉字的统计特性4.2.2 印刷体汉字的常用特征4.3 印刷体汉字识别的实现方式第5章公式的定位与提取5.1 印刷体文档公式的特点5.2 基于投影的公式定位和提取5.2.1 独立行公式的定位5.2.2 内嵌公式的定位5.3 基于Parzen窗的独立行公式定位和提取5.3.1 待分类文本行的特征数据提取5.3.2 Parzen窗方法5.3.3 公式定位与提取效果5.4 基于字符宽度中心矩的公式定位和提取5.4.1 文本区域基本数据获取5.4.2 含公式的文本行提取5.4.3 文本行中公式判别5.4.4 独立行公式的定位5.4.5 内嵌公式的定位5.4.6公式定位与提取效果5.5 基于汉字拒识的内嵌公式定位和提取5.5.1 内嵌公式的定位5.5.2 公式定位与提取效果第6章公式字符分割与识别6.1 公式字符的特点6.2 公式字符的分割6.2.1 基于轮廓跟踪的字符分割6.2.2 基于连通域的字符分割6.3 公式字符的识别6.3.1 公式字符图像预处理6.3.2 基于模板匹配的公式字符识别6.3.3 基于特征的公式字符识别6.3.4 印刷体公式字符识别的实现6.3.5 公式字符识别方法第7章公式结构分析与表示7.1 公式结构分析的难点7.1.1 数学运算符的模糊性7.1.2 符号的上下文敏感性7.1.3 表示习惯的差异性7.1.4 公式的复杂性7.1.5 公式的多行结构7.2 公式结构分析前的字符预处理7.3 公式结构分析方法7.4 公式结构表示方法7.4.1 公式的典型表示方法7.4.2 实验结果第8章图表处理8.1 文档中图形图像的表示与处理8.1.1 游程压缩8.1.2 霍夫曼编码压缩8.1.3 算术压缩方法8.1.4 Rice压缩方法8.1.5 LZW压缩方法8.2 文档中表格的分析与识别8.2.1 表格预处理8.2.2 表格直线提取8.2.3 表格结构分析8.2.4 表格字符提取与识别第9章中文印刷体文档识别软件HEUOCR的设计与实现9.1 应用程序框架的构建9.1.1 框架风格9.1.2 数字图像处理类9.2 文档图像预处理9.2.1 图像灰度化9.2.2 图像平滑滤波9.2.3 图像阈值分割9.3 文档图像版面分析9.3.1 基本连通域提取9.3.2 基本连通域分析9.4 文本汉字识别9.4.1 字符分割9.4.2 字符识别9.5 公式识别9.5.1 公式定位9.5.2 公式字符分割9.5.3 公式字符特征提取9.5.4 公式字符识别9.5.5 公式结构分析。
印刷体中文文档识别系统的研究
印刷体中文文档识别系统的研究随着信息技术的发展，文本识别已经成为了领域的热门课题。
在中文文本识别领域，印刷体中文文档识别系统的研究具有重要意义。
本文将介绍印刷体中文文档识别系统的研究现状、系统设计、训练数据准备、算法选择、系统实现、实验评估及总结。
印刷体中文文档识别是指将印刷体中文文本从图像中提取出来，转换成计算机可处理的文本格式。
印刷体中文文档识别系统对于自动化处理中文文本、中文信息检索、文档数字化等领域具有广泛的应用前景。
目前，国内外已经有很多研究机构和企业致力于印刷体中文文档识别系统的研究与应用。
印刷体中文文档识别系统主要包括图像预处理、文本定位、文本识别和后处理四个部分。
图像预处理旨在改善图像质量，为后续处理提供更好的输入；文本定位是确定文本的位置和方向；文本识别则是将文本转换成计算机可处理的格式；后处理则是对识别结果进行校正、排版等操作。
训练数据准备是建立印刷体中文文档识别系统的关键环节。
需要收集大量的中文文档图像，包括不同字体、大小、版式等。
然后，对图像进行预处理，如去噪、二值化、灰度化等，以便于后续处理。
接下来，对图像进行文本定位和分割，即将文本从图像中提取出来，并分割成单个字符或词语。
对定位和分割后的文本进行标注，即人工识别文本的内容，将其转换成计算机可处理的格式。
印刷体中文文档识别系统的核心是算法。
目前，常见的中文文本识别算法包括基于深度学习的算法和基于规则的算法。
其中，基于深度学习的算法具有强大的自适应能力，能够自动学习图像的特征，具有较高的准确率和鲁棒性。
例如，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等算法在印刷体中文文档识别领域取得了良好的效果。
而基于规则的算法则主要依赖于预先设定的规则和模板，对于不同版式和字体的适应性较差。
印刷体中文文档识别系统的实现过程包括代码实现、数据传输和界面展示三个部分。
根据算法选择合适的编程语言和框架进行代码实现。
常用的深度学习框架包括TensorFlow和PyTorch等。
基于OCR的印刷体汉字检测技术
基于OCR的印刷体汉字检测技术随着社会的发展，我们的生活越来越数字化，各种文字信息都以电子化的形式呈现在我们面前。
然而，随着数字信息的爆炸式增长，如何有效地处理和管理这些文字信息，成为了一个急需解决的难题。
在这个过程中，OCR技术的应用逐渐变得热门起来。
OCR（Optical Character Recognition）是一种光学字符识别技术，可以将印刷或手写的纸质文本转换为电子文本。
OCR技术的出现可以极大地提高效率，减少错误率，因此在业内得到了广泛的应用。
在汉字OCR技术中，汉字的识别是最为关键的环节，因为汉字是一种复杂的字符，每个字形都各有千秋，对于计算机来说，汉字的识别难度非常大。
然而，随着计算机技术的发展，现在已经出现了一些基于OCR的印刷体汉字检测技术，这些技术能够高效地识别印刷体汉字。
在OCR技术应用的过程中，我们可以将其分为四个步骤：图像预处理、特征提取、分类器构建以及结果输出。
首先，在图像预处理阶段，需要对原始图片进行处理，将其转换为灰度图像，并进行图像二值化处理。
这一步是非常重要的，因为它可以剔除掉一些噪声，保证后续步骤的准确性。
接下来，在特征提取阶段，需要从字符图像中提取出与该字符相关的特征信息。
常用的特征提取方法有基于区域的方法、基于轮廓的方法、基于模板的方法等。
这些方法共同点是都需要对字符字形特征进行分析，以提取出具有代表性的特征。
在分类器构建阶段，需要通过建立一个有效的字符识别模型来对汉字进行分类。
分类器是用来将字符特征转换为二进制码的，它可以是神经网络、支持向量机、模糊逻辑等模型，这些模型相互独立，优缺点也不同。
在选择分类器时，需要根据具体的应用场景进行选择。
最后，在结果输出阶段，将计算机识别的汉字输出为电子文本，可以进行传输、编辑和高速检索。
在这一阶段，一般需要针对识别错误的汉字进行校正，以提高识别的准确率。
虽然随着OCR技术的进步，其检测准确率已经得到了显著提升，但是汉字OCR技术仍面临着一些挑战，比如多字体、多尺寸、多角度、扭曲变形等问题。
印刷体文字识别方法研究
西北工业大学硕士学位论文印刷体文字识别方法研究姓名：张炜申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：赵荣椿19990301摘要《文字楚人类茨怠交滚爨垂簧手段，印别然汉字鼋｝：｛裂霹以有效黥提高印刷资料的录入速度，它的突破会极大的促进全球的信息化进程。
本文逶邋对国内拜多静文字谬剩方法静深入磅究，结合爨】麓蒋汉字静自身特点，提出了一种多级分类的综合统计识别方法。
经过实验，取、得了令人满意的效采。
Ｐ＿，一一／一般的文字谚｛别系绞出预处理、特征提取、模式匹配和后处理四大模块组成。
本文在许多关键技术方面提出了自己的方法：酋先，在联处矬除段，晨嬲一‘秽麓棼毂颇斜较澎算法，若姆文字归～怨为３６ｔ３６点阵而爿；是传统的４８＋４８点阵，宵效的减少了计算量，且几乎不会造黢罄｛鬟奉麴降低；撬爨馥送懿基予羚攫豹筠…纯，避免了笔爨浚失；其次，在特征提取时，采用一种改进的粗外围特征，并进行二重分割，充分傈涯特征的高度稳定经；采用１６２维平均线密度特蔹斓于鲴分类：第三，程模式躁配时，针对各级特点，分别采用绝对值距离、欧氏距离、以及类似泼加权准则判别；最詹，在后处理阶段，根据语言、文字学知谈，采躜字频艇投秘上”Ｆ文缝溷关系分烈处理。
关键词文字识另（印刷体汉字识彬多级分影预处理，婶、Ｙ《Ｎｖ＂文字识别，印刷体汉字识别’、多级分类’，预处理，（行、翔一纯Ｖ，二耄务彤耨鬣提醇羯爨准潮＜ＡＢＳＴＲＡＣ零Ｗｒｉｔｔｅｎｌａｎｇｕａｇｅｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅａｎｓｏｆｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｍａｃｈｉｎｅｐｒｉｎｔｅｄｃｈａｒａｃｔｅｒＣａｌｌｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｍａｔｅｒｉａｌｉｎｐｕｔｃｏｍｍｅｎｄａｂｌｙ，ｔｈｅｂｒｅａｋｔｈｒｏｕｇｈｏｆｉｔｃａｎａｃｃｅｌｅｒａｔｅｔｈｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆｗｏｒｌｄ’ｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｃｈａｎｇｅ，Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｐｒｉｎｔｅｄｃｈａｒａｃｔｅｒｓ，Ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｍｕｌｔｉ－ｓｔａｇｅｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄａｆｔｅｒｃａｒｅｆｕｌｌｙｓｔｕｄｉｅｄｍａｎｙｋｉｎｄｓｏｆｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｎｔｈｅｗｏｒｌｄ。
印刷体汉字识别系统
印刷体汉字识别系统一、文字识别概述汉字是历史悠久的中华民族文化的重要结晶，闪烁着中国人民智慧的光芒。
汉字数量众多，仅清朝编纂的《康熙字典》就包含了49，000多个汉字，其数量之大，构思之精，为世界文明史所仅有。
由于汉字为非字母化、非拼音化的文字，所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将汉字方便、快速地输入到计算机中已成为关系到计算机技术能否在我国真正普及的关键问题。
图1文字识别的分类将汉字输入到计算机里一般有两种方法：人工键入和自动输入。
其中人工键入速度慢而且劳动强度大，一般的使用者每分钟只能输入40～50个汉字。
这种方法不适用于需要处理大量文字资料的办公自动化、文档管理、图书情报管理等场合。
而且随着劳动力价格的升高，利用人工方法进行汉字输入也将面临经济效益的挑战。
自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。
由于汉字数量众多，汉字识别问题属于超多类模式集合的分类问题。
汉字识别技术可以分为印刷体识别及手写体识别技术。
而手写体识别又可以分为联机(on-line)与脱机(off-line)两种。
这种划分方法可以用图1来表示。
从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。
到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。
联机手写体的输入，是依靠电磁式或压电式等手写输入板来完成的。
在书写时，笔在板上的运动轨迹(在板上的坐标)被转化为一系列的电信号，电信号可以串行地进入到计算机中。
从这些电信号我们可以比较容易地抽取笔划和笔顺的信息。
从90年代以来，联机手写体的识别正逐步走向实用，方兴未艾。
中国大陆及台湾地区的科研工作者推出了多个联机手写体汉字识别系统，国外的一些大公司也开始进入这一市场。
这一技术也迎合了PDA(Personal Digital Assistant)的发展潮流。
与脱机手写体和联机手写体识别相比，印刷体汉字识别已经实用化，而且在向更高的性能、更完善的用户界面的方向发展。
基于计算机视觉的汉字识别与印刷体转写技术研究
基于计算机视觉的汉字识别与印刷体转写技术研究计算机视觉技术在现代社会中得到了广泛的应用，其中汉字识别与印刷体转写是一个重要的研究方向。
本文将探讨基于计算机视觉的汉字识别与印刷体转写技术的研究进展、方法和挑战。
1. 引言计算机视觉技术是研究如何让计算机通过视觉感知和理解图像或视频，并进行相关的任务，如物体识别、图像分类等。
汉字识别与印刷体转写是计算机视觉技术中一个重要的应用领域。
它在很多实际场景中都有广泛的应用，如自动化文档处理、手写文字识别和文本重排等。
2. 汉字识别汉字作为世界上使用人数最多的文字，其识别是一个具有挑战性的任务。
传统的汉字识别方法主要基于特征提取和模式匹配。
这些方法常常使用算法提取图像的特征点或线条，然后利用模板匹配或机器学习方法来进行汉字识别。
然而，这些方法对于复杂的汉字或手写文字的识别效果有限。
近年来，深度学习技术的兴起为汉字识别带来了新的突破。
卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）被广泛用于汉字识别任务中。
通过使用大规模的数据集进行训练，深度学习模型可以学习到更加丰富和抽象的特征表示，从而提高了汉字识别的准确率和鲁棒性。
3. 印刷体转写印刷体转写是将印刷体汉字转换成计算机可识别的字符序列。
印刷体转写在实际应用中有着广泛的需求。
传统的印刷体转写方法主要基于字库匹配和规则匹配。
这些方法通过建立字形和字符之间的对应关系，将印刷体汉字转换为标准的计算机字符。
然而，传统的印刷体转写方法对于复杂的字体和噪声干扰具有较弱的鲁棒性。
近年来，基于深度学习的印刷体转写方法取得了显著的进展。
通过使用大规模的印刷体汉字数据集进行训练，深度学习模型可以学习到字形和字符之间的复杂映射关系，从而实现更准确和鲁棒的印刷体转写。
4. 方法和算法基于计算机视觉的汉字识别与印刷体转写技术主要利用深度学习模型进行实现。
在汉字识别任务中，常用的模型包括基于CNN的物体检测模型、基于RNN的序列分类模型和端到端的无监督模型。
(完整版)印刷工程毕业设计论文
毕 业 设 计（论 文）题目：杏仁露及其集合包装印刷工艺设计 子题：专 业： 印刷工程 指导教师： 某某某 学生姓名： 某某某 班级-学号： 某某某2012年 6月 优秀论文 审核通过未经允许 切勿外传大连工业大学本科毕业设计（论文）杏仁露及其集合包装印刷工艺设计Almond Sauce and packing printing design 设计（论文）完成日期2012 年 6 月8 日学院：轻工与化学工程学院专业：印刷工程学生姓名：某某某班级学号：某某某指导教师：某某某评阅教师：2012 年 6 月摘要近几年，市场环境发生了巨大变化，各种饮料新品类大量涌现，如乳饮料、茶饮料、碳酸饮料等，他们争夺的目标都指向了年轻一代的消费群体，这给饮料市场带来了新的冲击回首看露露，其忠诚消费群体老化的问题开始显现。
为了解决目前的这种危机，此次设计采用直接面对消费者，设计新的理念。
便于吸引消费者的关注，刺激消费欲望。
本设计为露露产品的外包装设计，包括罐体盒纸箱印前图文制作，印刷过程的选择及印后加工的处理，不但使露露产品包装焕然一新，而且运装的纸箱是轻便手提型，不需要另加提手，方便经济耐用；从材料选择上来看露露罐体是铁皮印刷，保证了饮料的封密性，纸箱用瓦楞纸板，具有很强的缓冲性，保护露露罐体免受碰撞。
从印刷工艺上看，罐体印刷采用平版胶印，保证了铁皮上印刷图文的鲜艳清晰，墨层厚实。
纸箱的印刷采用直接柔印技术，环保绿色。
印后工艺上，罐体印后上光、裁切、拉伸成型,焊缝及上盖。
纸箱的印后加工有模切开槽及粘箱成型。
关键词：露露；罐体；纸箱；平版胶印；柔印AbstractIn recent years, tremendous changes in our market environment, new category proliferation of various beverages, such as milk, tea, and carbonated drinks, they compete for the targets were pointing to the young generation of consumer groups, for beverage market impact of the new look back to see Lulu, their loyal consumer group aging problems begin to emerge. In order to solve this crisis, this design uses the consumer directly, design new ideas. Easy to attract consumer attention and stimulateconsumption desire. This design for dew dew products of outside packaging design , including tank body box carton printing Qian graphic making , printing process of select and the printing Hou processing of processing , not only makes dew dew products packaging new , and games loaded of carton is light mobile type , does not need plus with corrugated board , dew dew tank body from by collision . From the printing process point of view, tank printing plate offset printing, ensuring the metal printing text on bright clear, rich layer of ink. Carton printing direct flex technology green. After the printing process, tank glazing after printing, trim, stretch forming " on the weld and cover. Carton converting a die - cut Groove and glue.Key Words：Lulu; tank; cartons; offset printing; flex目录摘要 (I)Abstract (II)引言 (1)第一章市场调研 (2)1.1露露杏仁露的现状及发展趋势 (2)1.2露露杏仁露的设计定位 (2)1.3露露的设计原则 (3)第二章印前设计 (4)2.1 罐体印前设计 (4)2.1.1 罐体的印刷材料 (4)2.1.2 罐体的结构设计 (5)2.1.3 罐体的装潢设计 (5)2.1.4 罐体的拼版的设计 (5)2.1.5 数码打样与校稿 (5)2.1.6 罐体的分色制版 (6)2.2 纸箱印前设计 (9)2.2.1 纸箱的材料选择 (9)2.2.2 纸箱的结构尺寸设计 (10)2.2.3 纸箱的装潢设计 (10)2.2.4 纸箱的拼版设计 (10)2.2.5 打样校稿 (10)2.2.6 纸箱的分色制版设计 (11)第三章印刷工艺设计 (13)3.1 罐体印刷 (13)3.1.1 印前处理 (14)3.1.1.1 马口铁除尘、去皱处理 (14)3.1.1.2 内涂装 (14)3.1.1.3 烘干 (14)3.1.2 上机印刷 (15)3.1.2.1 印刷油墨 (15)3.1.2.2 印刷色序 (15)3.1.2.3 印刷压力 (16)3.1.2.4 橡皮布选择 (16)3.1.2.5 润版液的选择 (16)3.2 纸箱印刷 (16)3.2.1 印刷油墨的选取 (17)3.2.2 印刷色序的考虑 (19)3.2.3 印刷压力的考虑 (19)第四章印后加工工艺 (20)4.1 罐体的印后加工 (20)4.1.1 上光 (20)4.1.2 裁切 (22)4.1.3 焊缝 (23)4.1.4 内喷涂 (23)4.1.5 翻边 (23)4.1.6 上盖 (23)4.2 纸箱的印后工艺 (23)4.2.1模切压痕 (24)4.2.2 粘箱成型 (26)第五章设备选型 (27)5.1罐体的设备选型 (27)5.1.1 印前设备 (27)5.1.2 印刷设备 (28)5.1.3 印后设备 (32)5.2纸箱的设备选型 (32)5.2.1 印前设备 (33)5.2.2 印刷设备 (33)5.2.3 印后设备 (33)第六章成本核算 (35)6.1成本核算方法 (35)6.1.1 铁皮的成本核算 (35)6.1.2 印前费用 (35)6.1.3 打样费用 (35)6.1.4 制版费用 (36)6.1.5 晒版费用 (36)6.1.6 印刷费用 (36)6.1.7 印后加工费用 (36)6.2 罐体的成本核算 (37)6.2.1 铁皮的成本核算 (37)6.2.2 印前费用 (37)6.2.3 打样费用 (37)6.2.4 制版费用 (37)6.2.5 印刷费用 (38)6.2.6 印后加工费用 (38)6.3 纸箱的成本核算 (38)6.3.1 印前费用 (38)6.3.2 打样费用 (39)6.3.3 制版费用 (39)6.3.4 印刷费用 (39)6.3.5 印后加工费用 (39)第七章环境效益评价 (40)7.1印刷企业环境效益评价 (40)7.2 本设计环境效益的评价 (41)参考文献 (42)致谢 (43)引言近几年，市场环境发生了巨大变化，各种饮料新品类大量涌现，如乳饮料、茶饮料、碳酸饮料等，他们争夺的目标都指向了年轻一代的消费群体，这给饮料市场带来了新的冲击。
汉字识别技术应用研究论文
汉字识别技术应用研究论文随着信息技术的快速发展，汉字识别技术已经得到了广泛的应用。
汉字是中国人民的传统文化遗产和国家最基本的文字符号系统，也是我国文化交流的重要桥梁。
汉字识别技术应用研究是指通过计算机算法和相关技术工具，将书写的汉字转化为数字形式。
它不但可以提高中国汉字的测量和分析效率，还可以继续推广传统文化。
因此，本文将从如下几个方面来论述汉字识别技术的应用研究。
一、汉字识别的起源及发展汉字识别的起源可以追溯到20 世纪60 年代，当时开始了电子手写识别技术的研究。
经过多年的发展，在“手写数字识别”方面所取得的成就迅速推动了“手写文字识别”技术的发展。
近年来，随着深度学习的出现和普及，让汉字识别的应用获得了广泛的关注和探讨。
二、汉字识别技术的应用领域汉字识别技术的应用领域包括：智能手机、平板电脑、语音识别、图像识别、人工智能、医学影像等。
下面分别介绍如下：（1）智能手机和平板电脑智能手机和平板电脑的操作系统中都集成了自带中文输入法，包括手写输入法。
汉字识别技术的应用让我们能够通过手写输入的方式，快速准确地输入中文字符并进行中文搜索。
（2）语音识别汉字识别技术的应用在语音识别中，也是不可或缺的。
基于语音识别，再加上汉字识别技术，可以轻松地将语音句子转换为文字，使得听力障碍者更方便地理解语言的含义。
也可以应用于口述文章转写，人工智能对话等领域。
（3）图像识别汉字识别技术贡献于图像识别，尤其是在文化遗产挖掘、医学影像、网络安全方面。
利用早期汉字拓片的文化遗产数字化处理技术，可以帮助我们更好地保护和传承优秀的中华文化。
医学影像中，秉承人工智能技术的加持，使得医学影像的判断和诊断更为准确方便。
网络安全方面，汉字识别技术应用于身份认证，可以防范伪造身份证件的违法行为。
（4）人工智能汉字识别技术是人工智能革命的重要组成部分，是机器学习、计算机视觉领域的基础性研究方向，将以它的相关应用与其他人工智能技术一起发挥更大的作用。
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学校代码：10259上海应用技术学院学士学位论文题目：硬刷题汉字识别技术的研究专业：电气工程及其自动化班级： 09103212姓名：沈佳骏学号：0910321220指导教师：陈岚二O一三年六月六日印刷体汉字识别技术的研究摘要：印刷体汉字识别技术是一种高速、自动的信息录入手段,成为未来计算机的重要职能接口，还可以作为办公自动化、新闻出版、机器翻译等领域的理想输入方式，有着广泛的应用前景。
汉字识别的最终目的是使中文信息能更自然，更方便地输入计算机，以便于进一步处理。
实际生活中，大量的书信、报纸、杂志内容需要输入计算机，这就是印刷体汉字识别要解决的问题。
本文首先在第一章就汉字识别研究的意义和背景以及对目前存在的问题作了综述。
第二章对印刷体汉字的识别过程进行基本概述。
第三章对印刷体汉字识别作了详细阐述，论述了印刷体汉字识别的原理和预处理、特征抽取与分析、后处理过程；分析了统计模式识别方法、结构模式识别方法以及人工神经网络模式识别方法；第四章用Matlab对系统进行了仿真；最后在第五章进行全文总结并预测了汉字识别技术研究今后的发展方向。
关键词：汉字识别; 特征提取; 匹配识别; 人工神经网络; Matlab仿真The research of printed Chinese charactersrecognition technologyAbstract: Printed Chinese character recognition technology is a kind of automatic high-speed, information input method, become the important functions of the computer interface, still can as office automation, the press and publishing, machine translation, etc, the ideal input has wide application prospects. The aim of Chinese character recognition is to make the Chinese input more natural and convenient so that the computer could process Chinese information more easily. In practice, large volume of letters, newspaper, magazines need to be covered into a coded representation of the input characters. That's what printed Chinese character recognition can do. Firstly, in chapter 1，this thesis gives what is the significance of research and background of Chinese character recognition and introduce the problems we encountered now. The chapter 2，it is a basic overview of the recognition process of printed Chinese characters. In chapter 3, we discusses the principles and printed character recognition, feature extraction and analysis, the post-processing process, Emphatically analyses the statistical pattern recognition method, structural pattern recognition method and Artificial neural network pattern recognition method. In chapter 4, giving an Matlab simulation concludes the whole article and forecast characters identification technology research directions of futuredevelopment.KeyWords：Chinese characters recognition；feature extraction；Matching recognition；Artificial neural network；Matlab simulation目录摘要 (ii)ABSTRACT (ii)目录 (iiii)1 绪论 (1)1.1 印刷体汉字识别技术的研究意义 (1)1.2 印刷体汉字识别技术的研究状况 (1)1.3 印刷体汉字识别技术存在的难点 (2)2 印刷体汉字识别的概述 (4)2.1 印刷体汉字识别的原理简介 (4)2.2 印刷体汉字识别的流程简介 (4)3 印刷体汉字识别技术的研究 (6)3.1 预处理 (6)3.2 汉字特征提取 (8)3.3 汉字识别算法分类 (9)3.4 后处理 (11)3.5 印刷体汉字识别方法分析 (12)3.5.1 结构模式识别方法 (12)3.5.2 统计模式识别方法 (12)3.5.3 人工神经网络 (14)3.5.4 BP神经网络 (15)3.5.5 支持向量机 (17)3.6 本章小结 (18)4 系统的Matlab仿真 (19)4.1 系统的分析 (19)4.2 系统的实现 (20)4.2.1 特征提取 (20)4.2.2 BP神经网络的建立 (21)4.2.3 BP神经网络的训练 (21)4.2.4 系统的仿真 (23)4.2.5 系统性能的进一步验证 (27)4.2.6 仿真结果分析 (31)4.3 本章小结 (32)5 未来展望与全文总结 (33)5.1 未来展望 (33)5.2 全文总结........................................... 错误！未定义书签。
参考文献 (35)致谢 (36)参考附录 (37)参考附录1 (37)参考附录2 (48)1 绪论1.1 印刷体汉字识别技术的研究意义汉字已有数千年的历史，是中华民族文化的重要结晶，闪烁着中华人民智慧的光芒。
同时也是世界上使用人数最多和数量最多的文字之一。
在跨入信息时代后，现如今汉字印刷材料的数量大大增加，一些专业单位如新闻社、图书馆、古籍出版社、档案馆等所接触的印刷材料更是浩如烟海，信息量均是呈爆炸性增长，毕竟阅读印刷材料更为符合人的自然阅读习惯。
然而，随着人们对电子化信息需求的日益增加，如何将汉字快速高效地输入计算机，是信息处理的一个关键问题，也是关系到计算机技术能否在我国真正普及的重要前提，更是能否传播与弘扬中华民族悠久历史文化的关键因素。
传统的人工键入不仅速度慢而且劳动强度大，即使是专业的打字员每分钟也只能输入100-120个汉字。
这种方法不适用于需要处理大量文字资料的办公自动化、文档管理、图书情报管理等场合。
而且随着劳动力价格的升高，利用人工方法进行汉字输入也将面临经济效益的挑战。
人们要求有一种能将文字信息高速、自动输入计算机的方法，于是印刷体汉字识别技术便应运而生。
这种快速，准确的自动处理方式将在很大程度上推动我国信息化的发展进程，对社会各方面的工作都有着相当深远的意义。
目前印刷体汉字识别技术已经呈现出了广泛的应用前景，它主要应用在中文信息处理、办公室自动化、机器翻译、人工智能等高技术领域。
汉字识别是模式识别的重要应用领域，也是光学字符识别OCR（Optical Character Recognition）的重要组成部分。
汉字识别是一门多学科综合性的研究课题，它不仅与人工智能的研究有关，而且与数字信号处理、图像处理、信息论、计算机科学、几何学、统计学、语言学、生物学、模糊数学、决策论等技术都有着千丝万缕的联系。
一方面各学科的发展给它的研究提供了工具；另一方面，它的研究与发展也必将促进各学科的相互进步。
因而该技术有着重要的实用价值和理论意义。
同时，中国是使用汉字最久远和最广泛的国家。
因此，能否在汉字识别技术的研究方面占据领先的位置也是中国科技实力的一项至关重要的体现。
1.2印刷体汉字识别技术的研究状况印刷体汉字识别是文字识别技术的一种。
利用机器识别文字符号，可以说从1929年奥地利科学家陶舍克利用光学模板匹配识别开始。
当时，他使用了10块模板对应10个数字，依次把待识别的数字投影到这10块模板上，当模板透过的光达到最小时（数字遮挡了模板的透光部分），数字就被识别成这块模板上的数字。
大约在50年代末60年代初，就已经出现了关于利用计算机识别数字及英文符号的研究论文。
据文献记载，印刷体汉字的识别最早可以追溯到60年代中期。
1966年，IBM公司发表了第一篇关于印刷体汉字识别的论文，在这篇论文中他们利用简单的模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。
随后，日本也在70年代开始对汉字识别进行了研究。
1981年5月在日本第56届商业展览会上，富士通研究实验室进行了手写印刷体汉字识别的公开表演。
1984年日本武藏野电气研究所研制成多体印刷汉字识别装置，可以识别2300个多体汉字的印刷体汉字识别系统, 识别率为99.88%，识别速度大于100字/秒，代表了当时汉字识别的最高水平[1]。
此外，日本的三洋、松下、理光和富士等公司也有其研制的印刷汉字识别系统，但因这些系统价格极其昂贵，没有得到广泛应用。
直到80年代中期以来，以软件为主并使用通用高档微机的产品才逐步走向市场。
同国外相比，我国的印刷体汉字识别研究起步较晚[2]。
我国在20世纪70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别技术进行研究，20世纪70年代末仅有少数大学和研究所开始进行汉字识别的研究并发表了一些论文，研制了少量模拟识别软件或系统。
但由于我国政府从80年代中期开始对汉字自动识别输人的研究给予了充分的重视和支持，汉字识别技术进入了研究的高潮。
经过科研人员这些年的辛勤努力，印刷体汉字识别技术的发展和应用有了长足进步，从简单的单体识别发展到多种字体混排的多体识别，从中文印刷材料的识别发展到中英文混排印刷材料的双语识别。