基于图像处理的化工产品英文字符识别研究

来源：核心期刊咨询网时间：2021-07-01 10:5312

摘要：摘 要：针对传统板材喷码人工记录的问题，提出一种基于图像处理的喷码图像识别方法。在该方法中，首先采用加权平均法对图像进行灰度化处理，然后采用背景差分法和Otsu对图像进行定位和分割;利用旋转投影法和最小二乘拟合法对喷码图像进行校正;通过PCA融合方

　　摘 要：针对传统板材喷码人工记录的问题，提出一种基于图像处理的喷码图像识别方法。在该方法中，首先采用加权平均法对图像进行灰度化处理，然后采用背景差分法和Otsu对图像进行定位和分割;利用旋转投影法和最小二乘拟合法对喷码图像进行校正;通过PCA融合方法完成对一维投影特征、外轮廓特征和网格特征的提取;最后通过二叉树的SVM进行识别分类。通过试验验证表明，本文采用的方法可有效识别不同格式的英文字符，且识别正确数明显高于传统的SVM方法，具有一定的优势。

　　关键词：喷码图像;英文字符;图像识别;SVM分类

　　为区别钢铁板材信息，部分厂家会在生产的板材表面会通过喷涂的形式喷印上板材的信息，如钢板号、钢种、尺寸、制造商、生产批次等，且每一个板材产品对应于唯一的钢板号。在这其中，包含着大量的英文字符信息。而板材成品从入库导装车发货过程中，管理员往往会通过手工记录的方式来记录本批次板材的喷码信息，以此区别不同类别的板材。但这种传统的人工记录难免会出错，进而给板材的管理带来不便。而伴随着现代图像识别技术的发展，以及图像识别在物流等领域的应用，给板材喷码识别提供了新的借鉴思路。而在当前的图像识别中，对图像进行特征提取，然后采用神经网络、SVM等算法对图像进行识别，是常用的思路。而本文则结合以往研究的思路，尝试将识别方法应用到板材的喷涂信息识别中，特别是数字字符和英文字符识别，以此为图像识别在板材管理的运用提供新思路。

　　1 识别整体思路

　　参照一般性的字符识别流程，结合板材表面喷印字符、喷码信息的特点，本文确定了板材表面喷码字符识别的技术路线，展示如图1所示。

　　2 图像预处理与字符区域定位

　　基于色彩空间变换原理对获取到的喷涂信息图像进行灰度转换，然后利用背景差分法来定位板材喷涂图像，最后利用Otsu法对喷涂图像的字符区域进行分割。

　　2.1 圖像灰度化

　　灰度化处理采用加权平均法。该方法的基本思路为：首先RGB三分量不同的权值，然后通过求解加权平均来确定灰度值。本研究则采用如下公式进行灰度化计算：

　　其中， 为彩色图像的三分量，指的是灰度图像对应点亮度。

　　2.2 图像定位

　　图像定位采用背景差分法。具体流程为：首先获取喷码背景图像，然后将之与抓拍图像进行差分运算，由此得到宽厚板表面喷码图像。差分运算公式为：

　　其中，依次是目标图像、背景图像，M界定了图像尺度。

　　在本喷码图像的定位中，由于外部环境中的光照变化会对背景差分造成扰动，因此采用对背景图像进行实时更新，以尽量消除光照条件的干扰作用。

　　2.3 图像分割

　　图像分割采用Otsu法。具体步骤为：首先通过Otsu法确定最佳阀值，保持目标像素不变，并设置背景像素为0，在此基础上，通过Otsu法再次确定最佳阀值。如此重复迭代，直到满足迭代停止条件，即在一次迭代过程中，分割前与分割后整体图像的像素变化率小于类内方差变化率。将所有的Otsu阀值列入阈值数组，利用阀值数组逆序验证二值化效果。根据阈值二值化图像后，采取水平垂直法计算出字符区域的宽高比，如果宽高比符合先验条件，随即输出正确结果;如果宽高比不符先验条件，则需要提取前一个阈值并据此进行复判;如果提取了所有阈值都不符先验条件，则根据先验知识提取阈值，并利用此阈值二值化图像。流程如图2所示。

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