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심층학습 전처리를 통한 도면 문자 인식 성능 개선 -
분야 농학 > 생물공학
저자 이상협 송종관 윤병우 박장식
발행기관 제어로봇시스템학회
간행물정보 제어로봇시스템학회 논문지 2019년, 제어로봇시스템학회 논문지 제25권 제3호, 241page~248page(총8page)
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목차
부제 : Improvement of Character Recognition for Parts Book Using Pre-processing of Deep Learning
Abstract
I. 서론
II. 광학적 문자 인식과 LSTM 심층학습
III. 제안하는 전처리와 결합한 심층학습 OCR
IV. 실험 결과 및 검토
V. 결론
REFERENCES
 
 
영문초록
An OCR(Optical Character Recognition) based on deep learning for recognition of characters and numbers on drawings for machine maintenance, is proposed. The proposed pre-processing uses mathematical morphology operation to reduce false detection and recognition due to the leading lines and small parts of the drawings. The LSTM model is used to train and infer drawings of parts book. The results of experiments show that the proposed OCR improves the performance by 6.95 % compared to the classical LSTM In addition, the processing speed is improved compared to the conventional approaches.
 
 
LSTM, pre-processing, mathematical morphology filtering, optical character recognition, deep learning
 
 
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