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摘要

随着我国经济社会快速发展，越来越多的线缆物资被生产和保存以用于建设，但数量众多的线缆物资对管理人员的统计和管理带来了严峻的挑战。文章研究了一种高效的线缆物资标签识别模型，解决线缆管理过程中存在的效率低下和易出错等问题。通过运用灰度图像处理、二值化图像、形态学处理、连通域标记、边缘检测等图像处理技术进行图像预处理，再使用光学字符识别技术提取文本信息以便保存有效信息。实验结果表明，提出的方法在标签识别方面表现出色，标签文本信息识别准确率达到95%。该研究为线缆物资的自动化管理提供实用的技术支持，也为相关领域进一步研究提供重要参考。

关键词

图像处理；PaddleOCR；自动化管理

参考文献

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作者简介

金涌川（1976—），男，汉族，辽宁抚顺人，高级工程师，硕士，研究方向：智慧供应链、仓储管理；孙文仲（1982—），男，汉族，辽宁本溪人，高级工程师，硕士，研究方向：智慧供应链；王冠宇（1989—），男，汉族，辽宁鞍山人，副高级工程师，硕士，研究方向：物资质量监督管理；曲国栋（1990—），男，汉族，辽宁凤城人，工程师，硕士，研究方向：物资质量监督管理；陈文昊（1986—），男，汉族，辽宁沈阳人，工程师，硕士，研究方向：仓储管理；纪忠军（1969—），男，汉族，辽宁丹东人，高级工程师，硕士，研究方向：仓储管理。