基于投影算法的啤酒瓶凸性字符自識(shí)別系統(tǒng)研究.pdf

1、當(dāng)前我國多數(shù)啤酒生產(chǎn)廠家正在向每小時(shí)四萬瓶以上的生產(chǎn)線方向發(fā)展，在這種速度下依靠人工檢測將變得異常困難，這就迫切需要有對(duì)瓶子進(jìn)行在自動(dòng)檢測以滿足市場需要。 由于玻璃上的字符是靠表面的凸起形成的，字符的材質(zhì)與背景相同，所以在成像時(shí)，字符的輪廓是依靠其表面不同強(qiáng)度的反射光而形成的。對(duì)于啤酒瓶而言，其圖像灰度的區(qū)域均勻性很差，加上周圍環(huán)境帶來的噪聲干擾，字符易成呈斷裂和不連續(xù)狀，采用傳統(tǒng)的圖像處理方法很難獲得理想的識(shí)別效果。在本文中，

2、計(jì)算機(jī)所需要完成的工作是：采集年份標(biāo)志以及生產(chǎn)該酒瓶的模具編號(hào)，并進(jìn)行識(shí)別。 整個(gè)系統(tǒng)包括成像系統(tǒng)和軟件部分。其主要工作是：圖像預(yù)處理、字符定位與分割、字符識(shí)別。其中字符識(shí)別方法是本文主要的創(chuàng)新內(nèi)容。本文在預(yù)處理中提出多閾值分塊二值化，即是先以經(jīng)過邊緣檢測的灰度圖作為粗分割的基礎(chǔ)，待分割出灰度基本均勻的圖后再進(jìn)行自動(dòng)判別閾值的二值化。字符定位與分割階段在水平和豎直灰度投影法基礎(chǔ)上，提出利用自適應(yīng)的字符形狀、寬度和間隔寬度信息將整

3、個(gè)圖像分割為單個(gè)字符。 本文通過設(shè)計(jì)二級(jí)識(shí)別系統(tǒng)，提出采用基于水平投影，圓周投影變換，小波分析以及模板匹配算法相結(jié)合的字符圖像特征提取方法進(jìn)行字符識(shí)別。大大提高了識(shí)別效率與準(zhǔn)確率。 利用從生產(chǎn)線上收集的大量啤酒瓶作為樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，正確判斷率為95％以上。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：此方法簡單易行，能較有效的識(shí)別啤酒瓶中的數(shù)字模號(hào)字符和日期。本文提出的啤酒瓶字符獲取和自識(shí)別系統(tǒng)可以達(dá)到工業(yè)現(xiàn)場應(yīng)用的要求。 本課題受到“廣西研究生