[發明專利]一種簡單的高準確率的鋼印數字自動識別方法有效
| 申請號: | 201110310074.1 | 申請日: | 2011-10-13 |
| 公開(公告)號: | CN102426649A | 公開(公告)日: | 2012-04-25 |
| 發明(設計)人: | 陳宏彩;程煜;郝存明 | 申請(專利權)人: | 石家莊開發區冀科雙實科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/20 | 分類號: | G06K9/20;G06K9/46 |
| 代理公司: | 石家莊冀科專利商標事務所有限公司 13108 | 代理人: | 李羨民;高錫明 |
| 地址: | 050081 河北省石家莊市*** | 國省代碼: | 河北;13 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 簡單 準確率 鋼印 數字 自動識別 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種能夠在工業現場自動識別液化氣鋼瓶上的鋼印數字的方法,屬識別技術領域。
背景技術
液化氣鋼瓶的標識編碼為壓印在護罩上的凹字符,與一般利用前景和背景色差形成的字符相比,?有著其固有的特點:????????????????????????????????????????????????壓印字符是下凹的,具有一定深度,而其他字符大多數都屬于二維字符;壓印字符與背景是同色,?字符圖像顯示質量不佳;壓制字符時,由于字模松動、傾斜或鋼瓶材質等現場因素的影響,壓印字符有傾斜、缺損等變形,且深淺不一、字符周圍有較強的干擾。盡管壓印字符的識別屬于光學字符識別(optical?Character?Recognition,OCR)的范疇,而且有很多OCR技術研究已經非常成熟,但因其與其他字符相比區別非常大,所以還不能將字符識別領域現有的識別方法直接用于壓印字符,必須針對其圖像特點,研究與之相適應的圖像處理和識別算法。
目前,人們對鋼印字符識別技術的研究還處在起步階段,已有的數字識別系統一般是先對采集的圖像二值化處理,再提取字符特征。針對壓印的凹凸字符圖像,?從分割的錯誤概率、區域的均勻性和形狀參數三方面評價常用的50多個二值化方法,?沒有一個方法能同時在所有的試驗凹凸字符圖像上,?三方面評價參數上都占首位。如有的學者提出利用圓周投影和矢量和直接獲取灰度壓印字符的質量判別特征值,?以標準壓印字符為模板進行快速的標牌壓印字符在線檢測。這種識別方法適用于平面鋼印字符,而鋼瓶字符處在一個彎曲的弧面上,這種鋼印數字受光照影響很大,打印的鋼印數字易發生畸變,字符深度不一,加大了字符識別的難度。有的學者采用Canny算子和邊緣閉合相結合的方法提取字符輪廓,將字符與背景分割;然后用穿線法和NMI特征進行模板匹配。但采用的Canny算子和邊緣閉合相結合的方法使用同一個固定閾值,不能有效提取復雜背景下的所有字符輪廓,這種方法通用性不好,無法實現工業自動檢測。
發明內容
本發明的目的在于克服現有技術的不足,提供一種簡單高效的鋼印數字自動識別方法,實時準確地識別強干擾下的鋼印數字,以滿足工業自動檢測和信息化的需求。
本發明所稱問題是以下述技術方案實現的:
一種簡單的高準確率的鋼印數字自動識別方法,它首先對字符區域進行粗定位,分割出字符區域;然后將數字圖像由RGB空間轉換到YCbCr空間,并采用分塊自適應閾值的Canny算子和邊緣閉合相結合的方法從數字圖像的Y分量提取字符輪廓;再分割出單個字符并進行歸一化處理;最后采用級聯模板匹配分組的方法識別數字,具體步驟如下:
a、字符區域粗定位:
從采集到的鋼瓶鋼印數字圖像中,截取包含字符的矩形區域,區域大小為固定值Width×Height。
b、提取字符邊緣:
首先將粗定位后的鋼瓶鋼印數字圖像由RGB空間轉換到YCbCr空間;
然后根據單個字符大小把圖像平均分成M×N塊,每塊大小為(Width/M)×(Height/N);采用自適應閾值的Canny算子和邊緣閉合相結合的方法逐塊提取字符輪廓,具體步驟為:
①?利用二維高斯函數的一階導數對鋼瓶鋼印數字圖像進行平滑去噪,其中,高斯濾波器參數由下式確定:
??????
其中,????????
式中,為當前像素點處的亮度值,為窗口大小,為窗口內的亮度值總和;一般窗口大小取3×3或5×5。
②?計算平滑后的數據陣列的梯度幅值和梯度方向:
??
其中,?和分別為在和方向偏導數的陣列:
,
,
③?對梯度幅值進行非極大值抑制:
使用3×3大小,包含8方向的鄰域對梯度幅值陣列的所有像素沿梯度方向進行梯度幅值的插值,在每一個點上,鄰域的中心像素與沿梯度方向的2個梯度幅值的插值結果進行比較,如果鄰域中心點的幅值不比梯度方向上的2個插值結果大,則將對應的邊緣標志位賦值為0;
④?檢測和連接邊緣:
對經過非極大值抑制和梯度直方圖分類的子圖像分別使用高閾值和低閾值分割,得到2個閾值邊緣圖像和,然后在中把邊緣連接成輪廓,若輪廓上有間斷,則在達到輪廓端點時,在由低閾值得到的邊緣圖像的8鄰域位置尋找可以連接到輪廓上的邊緣,?這樣,利用遞歸跟蹤的算法不斷地在中搜集邊緣,直到將中所有的間隙都連接起來為止,所述高閾值和低閾值由以下方法確定:
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