1　概述
本研究內(nèi)容是針對東莞加浦公司自動生產(chǎn)線上的零件控測實際應(yīng)用而提出的, 對生產(chǎn)線上零件編號進行基于機器視覺的自動識別豺这。基于本應(yīng)用的特別性, 要求數(shù)字識別處理速度快, 識別準(zhǔn)確率高歼虽。傳統(tǒng)的打印體數(shù)字識別方法有整體模板匹配, 局部模板匹配等方法景妻。整體模板匹配方法要對10 個數(shù)字分別進行相關(guān)運算, 要耗費大量的時間, 如果數(shù)字的尺寸較大, 那么相關(guān)運算的時間就會更加難以忍受, 而且整體模板匹配方法要受到模板尺寸固定的影響, 一旦實際數(shù)字的大小發(fā)生了變化, 就不能夠準(zhǔn)確識別出數(shù)字。局部模板匹配方法首先對經(jīng)過預(yù)處理后的數(shù)字進行編碼, 然后對編碼的局部特征進行匹配運算公垒。局部模板匹配方法比較整體模板匹配方法在處理速度上有所改進, 但還會受到模板尺寸固定的影響新框。近來, 有的學(xué)者對打印體或印刷體數(shù)字提取特征進行識別, 但要提取多個特征, 識別的速度往往難以滿足生產(chǎn)線上的數(shù)字識別應(yīng)用。本文提出了一種只需提取數(shù)字的一個特征, 再進行像素跟蹤進行快速队魏、準(zhǔn)確公般、適應(yīng)性強的識別算法。
2　預(yù)處理
對數(shù)字識別前, 均要對圖像進行預(yù)處理, 然后在預(yù)處理后的圖像上進行識別胡桨。預(yù)處理包括: 二值化, 孤立點或小區(qū)域非數(shù)字域濾波, 號碼區(qū)域分割, 細線化官帘。
2. 1　二值化
采用自動判別閾值方法來進行二值化處理。該方法中, 取下式所表示的分離度F(T ) 為最大時的T 值為閾值:

2. 2　孤立點或小區(qū)域非數(shù)字域濾波
孤立點或小區(qū)域非數(shù)字域濾波處理的目的就是去掉二值化圖像中的非數(shù)字噪聲像素點昧谊。選擇合適的結(jié)構(gòu)元素, 使用形態(tài)學(xué)開運算就能夠很好地去掉小區(qū)域非數(shù)字域刽虹。
2. 3　號碼區(qū)域分割
一幅零件編號圖像中往往有多個數(shù)字, 為了便于識別, 需要把各個數(shù)字分割開。在二值化圖像中, 零件上的數(shù)字編號區(qū)域形狀近似于矩形呢诬。圖像中數(shù)字域與背景域的邊界部分的灰度由黑變白的變化率很大, 且數(shù)字之間是不連通的, 根據(jù)這些特性可以把數(shù)字分割出來涌哲。
2. 4　細線化
細線化處理的目的是使每個數(shù)字二值圖像中只含單像素連通中軸骨架。采用文獻[3 ]中的細化算法對數(shù)字進行抽取骨架處理尚镰。
3　數(shù)字識別處理
利用抽取出的編號圖像進行數(shù)字識別處理阀圾。數(shù)字識別分為以下兩個階段進行: 各數(shù)字“端點數(shù)”的計算; 數(shù)字像素跟蹤識別。

3. 1　數(shù)字端點數(shù)特征提取

 
如圖1 所示,是數(shù)字0～ 9 的端點數(shù)的分類狗唉。圖1中, 用方框圍住的部分即為數(shù)字的端點初烘。對于打印體數(shù)字端點計算的具體算法如下: 對數(shù)字的骨架圖像分別從上到下和從下到上同時進行掃描, 直到掃描在數(shù)字中間相遇就停止掃描, 找到符合為端點的像素, 掃描完成后合計端點數(shù)。滿足為端點的像素條件:在數(shù)字像素的八近鄰區(qū)域中白色像素的個數(shù)只有一個, 這樣的像素即為數(shù)字的端點像素音哟。
3. 2　數(shù)字像素跟蹤識別

 
數(shù)字像素跟蹤識別過程是個綜合的過程貌授。它將結(jié)合打印體數(shù)字的端點數(shù), 對待識別的數(shù)字進行骨架跟蹤, 根據(jù)骨架像素的八鄰域方向的特征進行識別(如圖2)。具體算法如下:
(1) 計算數(shù)字的端點數(shù)犯渣。如果數(shù)字端點數(shù)為0 個, 則待識別的數(shù)字可能為0 或者8; 如果數(shù)字端點數(shù)為1 個, 則待識別的數(shù)字可能為6 或者9; 如果數(shù)字端點數(shù)為2, 則待識別的數(shù)字可能為1, 2, 3, 4, 5, 7 中的一個势嫁。即根據(jù)數(shù)字的端點數(shù)把待識別的數(shù)字歸為三類中的一類。

(2) 端點數(shù)為0 的數(shù)字識別甥轿。當(dāng)根據(jù)端點數(shù)把待識別的數(shù)字定為0 或8 時, 則從上向下水平掃描待識別數(shù)字水芍。掃描最先遇到的像素(即為數(shù)字最頂端的像素) 作為起始點, 然后從左向右, 從上向下跟蹤待識別數(shù)字的骨架像素。跟蹤過程中, 如遇到分叉多個方向, 則判斷待識別數(shù)字為8; 如果沒有分叉則為0呵寂。如圖3 所示, 數(shù)字8 跟蹤分叉示意脆携。
(3) 端點數(shù)為1 的數(shù)字識別淫沧。當(dāng)根據(jù)端點數(shù)把待識別的數(shù)字確定為6 或9 時, 則從上向下和由下到上分別掃描待識別的數(shù)字, 找到上下第一個數(shù)字像素。然后, 分別以上方第一個像素和下方第一個像素為起始點, 同時從上向下和由下到上從兩個起始點開始掃描瞭核。如果是從上向下先掃描到端點, 則判斷待識別數(shù)字為6; 如果是由下到上先掃描到端點, 則判斷待識別數(shù)字為9院抛。如圖4 所示。端點數(shù)為1 的數(shù)字識別方法也可以采用下面端點

圖4　上下同時掃描示意　圖5　左右兩方向水平掃描示意數(shù)為2 的數(shù)字識別方法, 但此方法速度稍快绎蒙。

(4) 端點數(shù)為2 的數(shù)字識別染突。端點數(shù)為2 的數(shù)字為1, 2, 3, 4,5 和7。對這6 個數(shù)字跟蹤掃描識別規(guī)則如下: 同時由左向右和由右向左水平方向從上向下掃描整個待識別數(shù)字, 兩個方向的掃描線在一個掃描行中只要第一次遇到數(shù)字的像素就停止該行掃描, 并且判斷該像素是否為端點, 如果為端點像素則記下其坐標(biāo)位置, 然后直接進行下一行的掃描, 直到掃描完整個數(shù)字辈灼。掃描完整個數(shù)字后, 統(tǒng)計左右兩個方向的掃描線所遇到的端點數(shù)份企。根據(jù)左右兩個方向掃描到的端點數(shù)就可以正確判斷1, 3, 4和7 四個數(shù)字, 根據(jù)左右掃描的端點的坐標(biāo)位置就能夠區(qū)分2和5 兩個數(shù)字。圖5 為兩個方向掃描示意巡莹。表1 為左右兩個方向掃描端點數(shù)特征統(tǒng)計司志。

4　實驗結(jié)果
我們用V isual C. N ET 編制了零件編號識別系統(tǒng)軟件。已經(jīng)應(yīng)用到實際生產(chǎn)線上的零件編號識別, 每個零件編號識別過程均在30m s 時間內(nèi)完成, 滿足生產(chǎn)線在線識別要求降宅。實踐證明, 本算法簡潔骂远、快速、可靠腰根、實用激才、抗干擾性強。
[參考文獻]
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[ 2 ] 鐘銳, 黃華. 一種用VB 實現(xiàn)的印刷體數(shù)字識別方法[J ].計算機工程, 2003 (5) : 106～ 107
[3 ] 崔屹. 圖像處理與分析數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法及應(yīng)用[M ]. 北京:科學(xué)出版社, 2000: 47～ 55, 67～ 76
收稿日期: 2003- 11- 06作者簡介: 唐宇慧(1968- ) , 女, 任職于南海廣播電視大學(xué),工程碩士额嘿。

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