相信我们都知道，金属标牌是一类标识物，很多在流程工业如钢铁企业中应用，内容代表产品规格、型号、出厂日期等关键信息；表明这些数据的字符是可以直接压制或刻蚀在标牌本身上，是没有色差字符，因此很难获得高质量字符图象。但字符识别环节中，一部分字符由于噪音、饱和度和外在因素使得待鉴别字符在预备处理后产生断裂现象。这极大严重影响后续构造svm算法，乃至让整个鉴别过程出现问题。那么怎样修复呢？

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第一种是探寻耦合中断点进行修复，这种修复精确，但是探寻耦合中断点运算量大，程序编写复杂。

第二种是依据形态学的修复方式，基本原理是由选择相应形状大小的构造元对图像像素做详细扫描来处理图象，完成修复。此方法对断裂比较大的修复存在艰难。

第三种是依据金属标牌字符的结构类型同时结合待鉴别字符的统计数据，明确提出了一个全新的修复方式：最先依据金属标牌字符归一化处理后图像矩阵大小总结出来的统计数据确定修复长度，检测到端点（含中断点），运用端点一定量的连接元素线性拟合出很有可能的持续实体模型，再按照修复长度“预延展”，假如持续实体模型延展后在判断区间有交点，则认定是中断点，对断裂处重新进行线性拟合确定出持续性数据进行插值修复。

以上就是关于目前金属标牌字符断裂三种修复方法了，并且金属标牌种类很多，例如高光标牌、金属丝印铭牌、腐蚀铭牌等，因此一般都是是以标牌铭牌制作工艺上去分辨的。