[实用新型]一种手写体字快速识别及自动发送装置有效

专利信息
申请号: 201720718350.0 申请日: 2017-06-20
公开(公告)号: CN207074440U 公开(公告)日: 2018-03-06
发明(设计)人: 胥平勇;王想实;周薇 申请(专利权)人: 无锡职业技术学院
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;H04W4/14
代理公司: 无锡万里知识产权代理事务所(特殊普通合伙)32263 代理人: 李翀
地址: 214000 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 手写体 快速 识别 自动 发送 装置
【说明书】:

技术领域

本实用新型涉及一种快速识别装置,尤其涉及一种手写体字快速识别及自动发送装置。

背景技术

目前在物流配送领域,货物在经过取件、分拨发货、中转等多个环节后,最终到达目的地区域营业部,该站点负责通知取件人到相应的目的地取件。其发送取件消息多数通过短消息或电话等方式通知用户取件,主要联系方式为取件人的手机号码。目前的物流单上的手机号有印刷体和手写体两种。印刷体现在采用的是人工输入加手持终端扫描,但是现在很多快递还是使用的是手写物流单,这就给物流最终环节的短信提醒造成困难,工作人员需要人工判断手机号码,并且手动录入手机号码,才可以进行短信发送,工作量大,并且容易出现短信发送错误的情况。

发明内容

针对现有技术中存在的问题,本实用新型提供了一种手写体字快速识别及自动发送装置,能够自动识别手写的手机号码,并发送通知短信,简单方便,提高了识别的准确率。

本实用新型所采用的技术方案是:一种手写体字快速识别及自动发送装置,所述装置包括数据采集模块、蓝牙传输模块、数字识别模块和短信发送模块,所述数据采集模块用于将采集到的图像信息进行简单处理后发送给蓝牙传输模块,所述数据采集模块包括工业镜头,所述蓝牙传输模块用于将扫描到的图像信息发送给数字识别模块和将异常信息返回给所述数据采集模块,所述蓝牙传输模块与所述数据采集模块双向连接,所述蓝牙传输模块与所述数字识别模块双向连接,所述蓝牙传输模块包括蓝牙芯片和控制电路,所述蓝牙传输模块的输出端与所述短信发送模块的输入端相连接,所述数字识别模块用于对手写体字进行识别和存储,所述数字识别模块设置在PC服务器内部。

优选的,所述蓝牙芯片采用CC2541型号的蓝牙芯片。

优选的,所述短信发送模块采用SIM900A型号的短信发送模块。

本实用新型达到的有益效果是:本实用新型提供了一种手写体字快速识别及自动发送装置,能够自动识别手写的手机号码,并发送通知短信,简单方便,提高了识别的准确率。本实用新型体积小,开发成本低,PC端程序开发考虑人性化的设计,使用简便,操作简单,保证了数据传输的安全性和产品的稳定性。

附图说明

下面结合附图对本实用新型进一步说明,

图1是本实用新型的结构示意图;

其中,1、数据采集模块,11、工业镜头,12、手持终端扫描app,13、Android系统,2、蓝牙传输模块,21、蓝牙芯片,22、控制电路,3、数字识别模块,4、短信发送模块

具体实施方式

下面结合附图对本实用新型的具体实施方式做进一步说明。

本实用新型所采用的技术方案是:如图1所示,一种手写体字快速识别及自动发送装置,所述装置包括数据采集模块1、蓝牙传输模块2、数字识别模块3和短信发送模块4,所述数据采集模块1用于将采集到的图像信息进行简单处理后发送给蓝牙传输模块2,所述数据采集模块1包括工业镜头11,所述数据采集模块1采用Android系统13,所述手持终端扫描app12设置在Android系统13内部,通过所述手持终端扫描app12控制所述工业镜头11对手写字进行扫描。

所述蓝牙传输模块2用于将扫描到的图像信息发送给数字识别模块3和将异常信息返回给所述数据采集模块1,所述蓝牙传输模块2与所述数据采集模块1双向连接,所述蓝牙传输模块2与所述数字识别模块3双向连接,所述蓝牙传输模块2包括蓝牙芯片21和控制电路22,所述蓝牙传输模块2的输出端与所述短信发送模块4的输入端相连接,所述数字识别模块3用于对手写体字进行识别和存储,所述数字识别模块3设置在PC服务器内部。

优选的方案是,所述蓝牙芯片21采用CC2541型号的蓝牙芯片,所述蓝牙芯片21底板为自主设计,包括底板上的天线、匹配电路等,降低了蓝牙传输模块2的开发成本。

所述蓝牙传输模块2采用自主编写蓝牙控制程序,在CC2541的蓝牙协议栈的基础上,自行设定蓝牙模块和手持终端、PC端的通信协议,保证了传输的数据安全性及数据处理的及时性,减少中间通信的延时。自主编写蓝牙程序,在TI的CC2541的蓝牙BLE协议栈上进行开发适合该系统的程序,对传输回来的图像数据进行CRC校验,保证传输数据的稳定和安全。

所述数字识别模块3具有机器自动学习功能,该图像识别程序由Python语言编写,并且对其进行了优化,识别速度得到很大提高,具有机器学习的功能,每次识别完图像都会对图像进行学习,提高图像的识别正确率。

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