随着经济的持续发展和科技水平的不断提升,人们对机器自动化和智能化的要求也越来越高。在生产和生活中,对于字符自动识别的应用日益广泛。微型电缆,通过绝缘层上的微小字符记录其规格信息,常用于直升飞机、汽车等大型机械中的电气设备的连接。当机械进行维护和整修时,就需要获取电缆上的字符信息,来完成电缆的选取和更换。传统的人工识别字符的方式效率低下,已经无法满足人们的需求。因此,实现电缆字符自动识别的愿望愈加迫切。本文针对微型电缆字符图像的特点设计了一种基于卷积神经网络的字符识别系统。微型电缆具有尺寸小、易弯折,字符对比度低且字体结构不统一的特点。这些特点增加了微型电缆字符的识别难度,本文针对这些问题进行了如下的算法设计。首先,针对电缆图像边缘弯曲、光照条件不均匀等问题,设计了一种组合的二值化方法用于电缆定位。该方法先利用Otsu算法实现电缆与背景分离,得到电缆的粗定位,从而获得电缆图像的宽度;后依据此宽度设定模板参数进行局部二值化处理,实现了电缆的精确定位,提取得到背景单一、字符完整的电缆区域图像。该算法减少了局部二值化算法中需要人工设置的参数的个数,具有较高的鲁棒性。然后,对于电缆区域图像,设计了基于投影法的字符图像粗分割算法,再通过投票法估计得到的字符尺寸,使用字符尺寸为模板对粗分割后的字符图像进行精确分割,此算法解决了绝大部分字符断裂和字符粘连的问题。最后,针对字符对比度低,字体多样性等问题,提出了基于卷积神经网络的字符图像识别算法,该算法利用大量的训练数据自动地提取特征,实现对字符的分类与识别。通过大量实验,得到总体的字符识别率在97%以上,并能在工程实践中获得样本的完善和识别率的提升。证明本文提出的字符识别方案能够实现对微型电缆字符的自动识别,具有较高的实用价值。