摘要：本课题来源于南京某研究所合作项目“雷达故障传递模型建立及验证系统”,由于研究所内资料具有很强的保密性,为避免网络传输造成的信息泄露,研究所提供的雷达故障资料大部分为纸质版表格形式。针对纸质版表格人工录入数据的工作量大、效率低问题,本文从表格图像处理、字符识别和表格还原三个方面进行研究,设计了一套完整的纸质版表格OCR系统。在表格图像处理部分,通过Shi-Tomasi角点检测算法和有向单连通链算法来提取表格图像四个顶点,并通过透视变换法实现图像矫正;采用K-means聚类算法和模板匹配法对传统的投影法进行改进,提高了字符分割的正确率。在字符识别部分,本文对比了VGG16和ResNet这两种经典的卷积神经网络模型,最终选取ResNet模型完成字符识别任务。实验表明,该系统具有识别率高、适应性强、速度快等优点,能够很好地将雷达故障表格转换为电子表格。

关键词：雷达故障表格 图像处理 字符识别 

单位：东南大学自动化学院; 江苏南京210096