相信我們都知道，金屬标牌是一類标識物，很多在流程工業如鋼鐵企業中應用，内容代表産品規格、型号、出廠日期等關鍵信息；表明這些數據的字符是可以直接壓制或刻蝕在标牌本身上，是沒有色差字符，因此很難獲得高質量字符圖象。但字符識别環節中，一部分字符由於噪音、飽和度和外在因素使得待鑒别字符在預備處理後産生斷裂現象。這極大嚴重影響後續構造svm算法，乃至讓整個鑒别過程出現問題。那麽怎樣修複呢？

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第一種是探尋耦合中斷點進行修複，這種修複精確，但是探尋耦合中斷點運算量大，程序編寫複雜。

第二種是依據形态學的修複方式，基本原理是由選擇相應形狀大小的構造元對圖像像素做詳細掃描來處理圖象，完成修複。此方法對斷裂比較大的修複存在艱難。

第三種是依據金屬标牌字符的結構類型同時結合待鑒别字符的統計數據，明確提出瞭一個全新的修複方式：最先依據金屬标牌字符歸一化處理後圖像矩陣大小總結出來的統計數據確定修複長度，檢測到端點（含中斷點），運用端點一定量的連接元素線性拟合出很有可能的持續實體模型，再按照修複長度“預延展”，假如持續實體模型延展後在判斷區間有交點，則認定是中斷點，對斷裂處重新進行線性拟合確定出持續性數據進行插值修複。

以上就是關於目前金屬标牌字符斷裂三種修複方法瞭，並且金屬标牌種類很多，例如高光标牌、金屬絲印銘牌、腐蝕銘牌等，因此一般都是是以标牌銘牌制作工藝上去分辨的。