系统包括:喷码检测相机、喷码检测光源及设置在纸盒上部的外形检测相机；至少一个激光光源，设置在纸盒上部，用于发射激光线，以在所述纸盒表面的端到第二端形成所述激光线；至少一个第二激光光源，设置在纸盒上部，用于发射第二激光线，以在所述纸盒表面的侧到第二侧形成所述第二激光线；图像处理装置，电子元件尺寸检测设备采购，分别与外形检测相机及喷码检测相机连接，用于接收外形检测相机及喷码检测相机到的纸盒图像，根据纸盒图像判断当前纸盒是否封装完好及喷码是否合格。其可配合现有纸盒封装喷码生产线，实现对纸盒封装及表面喷码的实时在线检测，降低了漏检率，提高了检测精度。
喷码检测
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解决低质量图像给识别任务带来的困难，构造了一个由图像增强网络(EnCNN)和手写体数字识别网络(LeNet-5)组成的低质量图片识别框架.将图像增强网络嫁接在识别网络前，并使用提出的策略进行模型学习.使得低质量图像在被识别前图像质量得到较大的改善，南京电子元件尺寸检测设备，终实现低质量手写体图像识别率的提高.实验部分将提出的方法和在单纯使用低质量图像或高清图作为训练集进行训练的方法进行了对比，实验表明在低质量图像上，提出的方法有更高的数字识别率，且有更强的泛化能力.
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