The invention discloses an automatic detection method of dot matrix spray code character in steel plate production line, which includes locating character area by using image center of gravity and contour projection method. Aiming at character distortion and ambiguity caused by complex working conditions, multi-directional line scanning algorithm is used to segment characters, and clustering mechanism is used to correct the segmentation results. BP neural network is used to recognize segmented characters. On the premise of guaranteeing real-time performance, it meets the needs of high recognition accuracy and real-time on-line detection.
【技术实现步骤摘要】
钢板生产线点阵喷码字符自动检测方法
本专利技术属于喷印字符在线识别
,尤其涉及一种钢板生产线点阵喷码字符自动检测方法。
技术介绍
钢材在生产制造过程中,通常需要在其表面喷印、滚压或者冲打一些由数字、英文字母或特殊符号构成的字符(即喷码)作为钢板的唯一标识,用于质量跟踪和信息管理。其中,点阵热喷技术由于具有耐高温、低成本、喷枪与工件无接触以及喷印效率高等优点,比较适合于类似大型热轧钢板喷码等注重标码内容而不是喷印质量的场合。然而,点阵喷码字符本质上是由不连续的点按不同模式组合而成;同时,流水线传送速度的变化、辊轴振动、钢板温度和喷头、涂料的状况都会影响最终的喷码质量。实际工况中,喷码字符经常存在变形、粘连、缺失、模糊等现象,这些都给后续的检测和识别带来很大的困难。作为一种非接触的方法,机器视觉技术不仅可以有效避免高温、运动等危险因素对人员的损害,还能通过结合图像处理与模式识别技术,取代人工识别喷码字符,提高生产效率。因此,钢材生产线基于机器视觉的喷码字符的识别显得十分必要。当前钢板喷印字符在线识别技术主要分为三个部分:第一部分是字符区域的定位。目前,对于字符区域定位,有采用MeanShift抑制复杂背景,通过多级滤波和聚类实现,也有采用顶帽变换增强字符区域,然后通过滤波、投影实现。第二部分是字符分割技术。连续的字符一般使用投影法进行分割,但点阵字符由于在投影中会产生很多断点。同时由于工况复杂,喷印的点阵字符经常会出现变形,模糊等情况,使用普通投影法不能有效分割字符。在字符识别中,准确的字符分割是字符识别的基础,因此,字符分割技术一直是研究的重点。第三部 ...
【技术保护点】
1.钢板生产线点阵喷码字符自动检测方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)采用二级定位法对待测图像中字符区域定位,包括初级定位:通过计算图像重心,获取字符区域位置;精确定位:采用边缘检测法,提取字符和干扰区域轮廓,结合字符区域几何特征准确定字符区域;(2)字符分割:分割单个字符,矫正分割结果;(3)采用bp神经网络对分割好的字符进行识别。
【技术特征摘要】
1.钢板生产线点阵喷码字符自动检测方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)采用二级定位法对待测图像中字符区域定位,包括初级定位:通过计算图像重心,获取字符区域位置;精确定位:采用边缘检测法,提取字符和干扰区域轮廓,结合字符区域几何特征准确定字符区域;(2)字符分割:分割单个字符,矫正分割结果;(3)采用bp神经网络对分割好的字符进行识别。2.根据权利要求1所述的钢板生产线点阵喷码字符自动检测方法,其特征在于:所述步骤(1)中的初级定位具体为:首先,通过拉普拉斯金字塔采样,降低待测图像分辨率;然后采用顶帽变换,突出字符区域的轮廓,消除随机噪点;接着通过最大类间方差法分割得到二值图像,计算二值图的重心(Gx,Gy),计算过程如下:定义M行N列的图像为输入图像I(x,y):{x∈(1,…,M)*y∈(1,…,N)}→(0,…,255),则其中,Gx为重心的横坐标,Gy为重心的纵坐标,pi表示第i行像素在水平方向上的投影、pj表示滴j列像素在垂直方向上的投影,(x,y)为像素的坐标值,x表示像素的水平坐标,y表示像素的垂直坐标,α,β分别为水平和竖直方向计算的权重系数;再通过几何换算,将二值图重心坐标代入式(3)计算,可得到字符区域的矩形框Bf:其中W和H分别为初级定位字符区域的宽和高,Is为待测图像;所述精确定位具体为:采用自适应Canny边缘检测方法,提取字符和干扰区域的轮廓;然后在水平和垂直方向投影轮廓,结合字符区域的几何特征,准确定位字符区域。3.根据权利要求1所述的钢板生产线点阵喷码字符自动检测方法,其特征在于,所述步骤(2)字符分割具体为:2a)通过Laplacian算子增强背景与前景的对比度,再通过基于背景采样的多阈值分割,获取前景字符;2b)采用多方向线扫描的方法,分割单个字符,最后利用k-means聚类矫正分割结果。4.根据权利要求3所述的钢板生产线点阵喷码字符自动检测方法,其特征在于,所述步骤2b)采用多方向线扫描的方法,分割单个字符,最后利用k-means聚类矫正分割结果具体为:2b1)采用不同角度的直线lθ,自上而下扫描M行N列输入图像I(m,n):{m∈(1,…,M)*n∈(1,…,N)}→(0,…,255),直线lθ的方程为:y=tanθ*x+b,(4)其中...
【专利技术属性】
技术研发人员:肖昌炎,葛俊辉,赵欣艺,葛晓军,李婷,周苹,
申请(专利权)人:昆山湖大机器人技术有限公司,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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