一种基于梯度图像和相似度加权的数字识别方法技术

一种基于梯度图像和相似度加权的数字识别方法，包括如下步骤：输入需要识别的图像；根据先验知识确定候选区域；对候选区域进行图像增强和分割；预判图像中是否存在数字；区域编组；在原始图像上基于梯度图像和相似度加权进行模板匹配；模板库更新；本发明专利技术根据先验知识确定候选区域提高了算法的效率，降低了误判的可能性，通过预判图像中有无数字，可以将本方法的平均识别效率提高近10％，通过对两个相关系数分别进行加权得到最终的相关系数并进行判断识别，可以将平均识别正确率提高1到2个百分点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种数字识别方法。
技术介绍
机器视觉的特点是自动化、客观性、非接触和高精度。与一般意义下的图像处理系 统相比，机器视觉系统强调的是精度、速度以及工业现场环境下的可靠性。由于机器视觉 系统可以快速获取大量信息，易于自动处理，也易于与设计信息以及加工控制信息集成，因 此，在现代自动化生产过程中，机器视觉系统广泛地用于状况监视、成品检验和质量控制等 领域。机器视觉系统可以提高生产的柔性和自动化程度，在一些不适合人工作业的危险工 作环境或人工视觉难以满足要求的场合，可用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工 业生产过程中，用人工视觉检查产品质量不仅效率低且精度不高，而用机器视觉检测方法 可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。 钢铁行业生产有着生产环境苛刻、生产过程复杂、生产处理过程由少到多、自动化 程度高、连续性强等突出特点，因此国内外一些先进的钢铁企业都采用了以制作执行系统 (Manufacturing Execution System，简称MES)为核心的整体信息化方案。为给MES系统 提供有效的信息支持，需要在炼钢厂的固定位置架设摄像机采集炼钢各关键环节的图像， 完成图像的智能处理。炼钢厂是一个完全开放式的环境，同时我们所监测的对象是不停运 动的，我们采取的方案是将摄像头架设在固定的建筑物上，然后上下左右移动摄像头以获 得最佳角度下的图像。尽管系统装备了较高配置的摄像头，但各种不确定因素仍然导致成 像质量不稳定。主要包括光照的变化、灰尘的污染、油漆的脱落、机器的震动、成像对象的移 动等，数字质量不统一和遮挡等。炼钢厂并不是一个封闭的环境，因此白天和晚上成像的光 照条件是不同的，而白天的光照又容易受到天气变化的影响，同时四个季节中的日照也有 所不同，晚上主要是利用日光灯照明，但由于工人轮班休息的原因，日光灯提供的光照也是 不稳定的。自然光照、环境光照对图像都有影响，除了自然光照条件的影响，工序操作所产 生的光照变化也会影响到当前摄像头的成像，如转炉在炼钢过程中就存在炉门暗、炉门被 烧为红色、炉门被烧为白色和炉门打开钢花四溅等情况。 为了能够监测每个钢包所经过的工序，在每个钢包的侧面刷上数字，然后通过图 像来识别钢包上的数字，以告诉MES系统钢包的实时状况。由于现实条件的限制，钢包上的 数字是由工人通过油漆粉刷上去的，每个人的笔迹特征不尽相同，是典型的手写体，没有统 一的标准。每个数字的位置不固定，多位数字的字间间矩不一样，而组成多位数字的单个数 字的字体、大小、颜色均存在较大差别，这都给数字识别带来了一定的难度。 另外，炼钢厂是一个高温环境，最高温度可达上千度，因此选择的油漆必须具备耐 高温和不易脱落的特点，同时为了便于识别，底色和数字的颜色应该对比明显。但在实际情 况中油漆的脱落问题比较严重，这使得成像后的数字形状随着时间会发生缓慢的变化。同 时炼钢厂里的灰尘污染是无处不在的，铁肩尤其严重，这些灰尘的影响使得图像噪声较大， 增加了图像处理的难度。炼钢厂存在着许多大型机械装置，它们的的运行不可避免的带来 巨大的噪音和震动，此时摄像头会作上下方向的移动，捕捉到的图像会出现些许模糊现象。 还有，成像对象钢包、方坯和板坯并不是固定不动的，它们或者在自己的运行方向 上作水平运动（如吹氩、精炼和转炉处的钢包），或者原地转动（如连铸平台的钢包）。成 像对象与摄像头之间的距离是不确定的，而各个摄像头对准成像对象的角度也是不同的， 因此不同任务的成像过程遵循的变换方式也各不相同。架设摄像头的地方必须与被监测对 象保持适当的距离同时又要保证摄像头在高温条件下正常工作，但由于炼钢厂中客观物体 的遮挡可能造成一些摄像头无法得到监测对象的详细成像，从而无法识别目标，人为遮挡 在成像过程中出现的并不是很普遍，如果工人在作业过程中恰好与摄像头和被摄对象处于 同一直线上，则可能会妨碍被摄物体的成像，但由于大部分目标是运动的，因此这种遮挡一 般不会影响到最终的目标识别结果。 总之，现场复杂的成像环境使得传统的利用形状识别数字的方法无法取得满意的 结果
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于：提供一种基于梯度图像和相似度加权的模板匹配 方法来识别数字。 本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是： -种基于梯度图像和相似度加权的数字识别方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一：输入需要识别的图像；步骤二：根据先验知识确定候选区域；步骤三：对候选区域 进行图像增强和分割；图像增强的目的主要是为了降低光照变化和噪声的影响，数字在图 像上表现出来的一般是高亮区域，同时数字与其周围背景的对比度较高，因此在分割的时 候是结合灰度和梯度信息进行分割的，将灰度和梯度大于指定阈值的区域置1，图像的其他 区域置〇 ;分割的结果可以为下面的区域编组做准备，同时可根据分割的结果来判断图像 中是否存在数字；步骤四：预判图像中是否存在数字；具体为，根据分割的结果，若图像中 为1的像素的比例超过总像素的15%并且小于75%，则认为所述图像中存在数字；否则则 判定不存在数字，返回步骤一输入下一个要识别的图像；步骤五：区域编组；具体为，对步 骤三中分割后的区域进行编组，将长宽比在1. 5:1和4 :1之间的区域定为数字的候选区域； 个位数字编组后的区域一般表现为细长型，两位数字编组后的区域一般表现为两个相邻较 近的细长型区域；步骤六：在原始图像上基于梯度图像和相似度加权进行模板匹配；具体 为，将步骤五得到的区域的原始图像与数字标准库和数字漏判库中的模板进行匹配，其中 数字标准库中存放的是正确识别出的数字模板图像，数字漏判库存放的是图像上有数字却 没有被正确识别出的数字模板图像；标准库和漏判库最初通过人工手动采集的方式建立， 然后根据识别结果不断进行更新，以适应成像环境和监测对象的变化；模板采用的是原始 图像数据或者典型的图形，相似度量的基础是对应像元的差别，可以相关系数的平方作为 模板匹配的相似度量度，再分别乘以加权系数，得到数字识别结果；如识别出来就将识别结 果传送给MES系统和数字标准库，如识别不出来，则将图像传送给数字漏判库；步骤七：模 板库更新；具体为，数字标准库中的模板数维持270~360之间，若模板数量超过360,则剔 除时间较早的36张模板图；数字漏判库中的模板数维持在80~100,若模板数量超过100， 则剔除时间较早的10张模板图。 作为本专利技术的改进，为了进一步提高匹配效率，所述步骤六具体包括：步骤6. I : 计算数字所在区域的原始图像的Soble梯度图；步骤6. 2 :计算数字所在区域的Soble梯度 图与数字标准库的Soble梯度之间的相关系数的平方得到相关数A，以及数字所在区域的 Soble梯度图与数字漏判库的Soble梯度之间的相关系数的平方得到相关数B ;步骤6. 3 : 将步骤6. 2中相关数A和相关数B分别进行0. 85和0. 15的加权，得到最终的相关系数，如 果该相关系数的值大于〇. 8,则认为图像中的数字被识别出，将被识别的数字补充到数字标 准库；如果该相关系数的值小于0. 8,则认为数字被漏减，将未被识别的数字补充到数字漏 判库。 作为本专利技术的进一步改进，其中步骤一所述的每个像素的颜色值本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于梯度图像和相似度加权的数字识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：输入需要识别的图像；步骤二：根据先验知识确定候选区域；步骤三：对候选区域进行图像增强和分割；图像增强的目的主要是为了降低光照变化和噪声的影响；数字在图像上表现出来的一般是高亮区域，同时数字与其周围背景的对比度较高，因此在分割的时候是结合灰度和梯度信息进行分割的，将灰度和梯度大于指定阈值的区域置1，图像的其他区域置0；分割的结果可以为下面的区域编组做准备，同时可根据分割的结果来判断图像中是否存在数字；步骤四：预判图像中是否存在数字；具体为，根据分割的结果，若图像中为1的像素的比例超过总像素的15％并且小于75％，则认为图像中存在数字；否则则判定不存在数字，返回步骤一输入下一个要识别的图像；步骤五：区域编组；具体为，对步骤三中分割后的区域进行编组，将长宽比在1.5:1和4：1之间的区域定为数字的候选区域；个位数字编组后的区域一般表现为细长型，两位数字编组后的区域一般表现为两个相邻较近的细长型区域；步骤六：在原始图像上基于梯度图像和相似度加权进行模板匹配；具体为，将步骤五得到的区域的原始图像与数字标准库和数字漏判库中的模板进行匹配，其中数字标准库中存放的是正确识别出的数字模板图像，数字漏判库中存放的是图像上有数字却没有被正确识别出的数字模板图像；标准库和漏判库最初通过人工手动采集的方式建立，然后根据识别结果不断进行更新，以适应成像环境和监测对象的变化；模板采用的是原始图像数据或者典型的图形，模板图像梯度与被测图像梯度的相关系数的平方作为模板匹配的相似度量度，再分别乘以加权系数，得到数字识别结果；如识别出来就将识别结果传送给MES系统和数字标准库，如识别不出来，则将图像传送给数字漏判库；步骤七：模板库更新；具体为，数字标准库中的模板数维持270～360之间，若模板数量超过360，则剔除时间较早的36张模板图；数字漏判库中的模板数维持在80～100，若模板数量超过100，则剔除时间较早的10张模板图。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：周秀芝，于辉，祝华远，王志乐，孙忠云，朱国涛，陈洋，
申请(专利权)人：周秀芝，
类型：发明
国别省市：山东;37