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1. 研究目的与意义

随着工业化的自动化的蓬勃发展，为了适应科技进步，我们对机械工件上的凹凸压印字符的识别应采取更有效的数字识别算法，最终目的在于结合机械工件表面字符的实际状况改进原有算法，提高数字识别的精度与效率，以满足工业上对数字识别的要求，从而给后续处理带来方便和快捷，同时也能适应时代发展。

2. 国内外研究现状分析

国外的数字识别算法日趋成熟，从上世纪60年代就已经开始蓬勃发展，如今已经普遍运用到个领域之中。压印凹凸字符识别属于光学OCR范畴，它综合了机器视觉，数字图像处理，模式识别，人工智能等多种学科，是模式识别技术中最为活跃的内容。OCR的概念是在1929年由德国的科学家Taussheck首先提出的，并在1956年计算机诞生后成为了现实。我国70年代开始对数字，英文字母及符号的识别进行研究，并在70年代末开始进行汉字识别的研究，到80年代后取得了比较大的进展。

在国内算着对字符识别算法的深入研究，提出了切割法，并且在此基础之上进行了相应的改进，进而引出了边缘跟踪法等。国内人士为进一步提高是别的效率，在边缘跟踪法的跟踪过程中又引进了迷宫算法，他们通过建立相应的算法模型，分析了各自算法对数字识别的影响。从而验证了边缘跟踪法对数字的识别率可以达到95%左右，且存在精度高，准确性号等优点。目前边缘跟踪法运用广泛且为数字信号处理所接受。目前国内外的字符识别大部分基于BP神经网络，基于BP神经网络的数字识别是国内外关注的热点。

3. 研究的基本内容与计划

4. 研究创新点

在基于前人的识别方法之上作出进一步改进，对图像的分割，锐化进一步简单化，并重点运用傅里叶变换的DFT,FFT算法进行识别。