机加工件点阵字符识别研究.pdf

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1、2014．N0．03电子信息与计算机科学JournalofHenanScienceandTechnology机加工件点阵字符识别研究焦圣喜张善东(东北电力大学自动化工程学院．吉林吉林132012)摘要：文章介绍了针对机加工件上点阵字符图像处理的关键技术，包括灰度值调整、分割图像、训练OCR和识别。对BP神经网络的结构及参数进行设计．采用逐像素特征提取法对字符进行识别，针对相似字符的识别本文采取了再次分类特征提取，最终对所提取字符的识别率有了很大提升，取得了满意的识别结果。关键词：图像处理；点阵字符识别；逐像素特征提取；BP神经网络中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号

2、：1003—5168(2014)05—0013—020前言光学字符识别(OCR)的概念最早由德国科学家Tausheck于1929年提出，1965年IBM公司展出了一款OCR产品一四次膨胀后结果细化处理结果IBM1287．能对指定字体的数字、英文字母及少部分符号进行识图3形态学处理结果别。世界上第一个能进行手写体邮政编码识别的信函自动分拣1．3字符分割及归一化系统是由El本东芝公司研制成功的。我国的清华大学、北京信息分割目前常用的方法有基于投影的方法、模板匹配方法、工程学院以及沈阳自动化所从1986年开始联合起来，开发了一聚类方法等等。基于投影直方图的字符切割方法的思想刚是：

3、套自己的OCR系统。中科院自动化研究所、清华大学人工智能投影图中几乎每个字符的投影都是连续的，各字符的投影之间国家重点实验室、上海交通大学计算机科学与工程系、浙江大学有一定的间隙。根据这一特点可以取每个字符区内的一点作为自动化系、重庆大学光电工程学院等都取得了一些研究成果。上基点分别向两侧搜索字符边界。选取投影直方图的期望E与方海交通大学的叶晨洲、杨杰、宣国荣研究出的识别系统，能对数差D的差作为阈值，并由此来判断某个字符的起始位置和终止字、汉字以及字母进行识别。浙江大学的张引、潘云鹤重点研究位置，从而进一步分割出该字符。对分割得到的单个字符还需对了字符的分割识别技术。其进行

4、尺寸归一化处理(168)。结果如下图4，5，6，7所示。本文所研究的是针对零件表面点阵刻写字符的检测和识别，通常点阵刻写设备常引起的错误包括字符颠倒、字符遗漏等。图像通过CCD摄像机拍摄下待检测产品字符图像，传送到计2，jj45专算机，对其分析和处理。在识别阶段，本文提出了一种逐像素特S=I征提取法。针对相似字符的识别，采用再次分类特征提取，对识别结果的准确性有了很大的提高。图1给出了本文的结构框图。图4水平投影图5分割结果字符图I图像增强I像字输像图—■预+l形态学处理I_-识符_

5、-结出获处别果20120406B33Q取理l字符分割I图6垂直投影图1系统处理框图1图像处

6、理步骤1．1图像预处理由于光照及现场环境等影响，对所获取的图像首先进行增图7部分归一化结果强处理。直方图均衡化是利用图像直方图，将图像进行处理，增2BP神经网络结构的设计强图像的对比度的方法。该方法可以很好的扩展细节方面的微本文采用二进制编码作为输出的目标向量，待识别的字符小对比。均衡化处理后对图像进行进一步二值化处理，采用最大共有l3个(重复字符不重复计数)，进行二进制编码只需4位，类问方差法。最终处理结果如图2所示。所以网络输出神经元个数为4。网络编码如下表1。■■：．譬～；20拄0400jj自表1网络输出编码0；jll

7、露ji字符二进制编码字符二进制编码原图像处理后图

8、像0[oooo]A[o111]图2均衡及二值化后图像1【ooo1]B[1ooo】1．2形态学处理2[oo1o]C[1oo1】由于本文识别的是点阵刻写字符．因此需要采用一定的方3[oo1l】S[1o1o]法将其处理成连续字符．对其进行膨胀处理。对所得结果再进行4[o1oo]W[1o11】细化．也就是将图像中连通的区域逐渐变细，直至变成能够反映5[o1o1】b[1100]出图像骨架的单像素细线．目的是减少图像的基本信息以便进6[0111]一步地分析和处理⋯。结果如图3所示。2014．N0．O3JournalofHenanScienceandTechnology电子信息与计算机科

9、学由于输入特征向量为一维的128列向量，所以输入神经元[6]左=[8，2，1，1，1，1，0，0，0，0，0，0，0，1，1，2】个数为128个。隐含层神经元个数的选择采用如下经验公式：【b]左=【2，2，2，2，2，2，2，2，2，2，2，2，2，2，2，8】H=＼，+￡以上为基准的8维轮廓特征向量为：式中，』为输入层神经元数，0为输出层神经元数，日为隐[6】=[16，2，1，1，1，1，16，16]含层神经元个数。s为1—10之间的整数。[b]上=[16，16，0，7，7，7，7，8】网络训练流程如下图8所示。