基于分离字符的变速器壳体号码图像二值化算法

基于分离字符的变速器壳体号码图像二值化算法 乐 宁 刘振杰翁世修 陆经纬 摘要 在分析几种典型的文本图像二值化算法ly, th e w ho le op era t ion t im e w ill be saved g rea t ly, 的基础上, 结合变速器装配线上获取的壳体号码图 .too 像的特点, 提出了基于图像灰度梯度分布的单个字 Key words B ina ry a lgo r ithm Im ages of 符分离算法, 实现了对单个字符图像的小区域二值 iso la ted ch a racter s Ser ia l num ber s on t ran sm ission s 化处理。 关键词 二值化算法 分离字符图像 变速器 0 引言壳体号码 随着计算机软硬件技术的发展, 光学字符识别 A bstra ct B a sed on ana ly sing fea t rues of th e () 技术已经取得长足 O p t ica l C h a racter R ecogn it ion d ist r ibu t ion of accum u la ted va lue of p ixel g ray 的进步。利用技术实现对生产现场物流信息的 O CR 监控和识别已经逐步成为可能。在目前情况下, 在影 g rad ien t betw een neigh bo r lines and row s in th e 响 系统性能的各种因素中, 图像二值化处理结 O CR , im agea new b ina ry m ethod fo r im ages of ser ia l 果的好坏是一个关键因素。 . num ber s on t ran sm ission is p resen tedIt a lso p resen t s 传统的二值化方法分为全局阈值法和局部阈值 an eva lua t ion u sing o th er app roach es and a 法。 . , com p a r ison w ith o th er app roach esIn th is m ethod 本文提出了将壳体号码图像先分离成单个字app rox im a te po sit ion of fo reg round po in t s h ave been 符, 再进行二值化处理的思路。这样作最大的好处是 . , conf irm ed befo re th resho ld select ionA s a resu ltth is 实现速度快且抗噪能力强, 能更好的保证字符笔划 m ethod can elim ina te th e inf luence of m o st no ise in 的连通性。 , th e back g round of im agesand th e reliab ility of . th resho ld va lue w ill be im p roved g rea t lyS ince th e can d ida te reg io n s h ave reduced o bv io u s 1 基于单个分离字符的二值化算法上海汽车工业科技发展基金项目 用分离的单个字符进行二值化处理, 不但可以 收稿日期: 1998- 05- 15 ) 立于高可靠、高性能、互换性好的基本控制模块之ƒ98、的 开 型 代是 95W IN DOW SW IN DOW S N T 上。目前国内的数控基本控制模块在质量和性能上、 放式数控系统。 成套性、可靠性、适应性、外形不如人意, 模块之间接 口缺乏统一的。近年来在这方面虽然取得了长 参考文献 刘利1当前 的热点—— 开放化与 化1机电一体化,1 N C PC 足的进展, 但还是有待于脚踏实地和不折不扣地予 ()1998 1 以解决。 2 梁建刚, 陆志强, 吴祖育1基于工业 机的开放式数控 PC ()4 结束语系统1机电一体化, 1997 5 3 王敏, 郇极1基于ƒ95ƒ的开放式数控系 3. W indow s x N T 开放式数控的提出为我国的数控技术带来了机 ()统研究1机械与电子, 1998 1 遇, 我们必须抓住机遇, 开发出能与国际数控技术相 林弈鸿, 李小力1开放式数控系统的构造1界面与协议1中4 媲美和竞争的以“性能不断提高, 价格迅速下降”的 ()国机械工程, 1998 5 作为硬件平台、面向具有统一操作界面、性能优 PC ( 良、被广泛接受的 操作系统 目前的典W IN DOW S ( ) 刘爱林, 肖跃加, 韩明, 黄树槐 华中理工大学 武汉 430074 1. 1 基于图像灰度梯度信息的单个字符分离算法13, 14, 因此, 此处 可取为0. 2, 0. 3。 的ƒƒa (实际上, 由于在图像中号码所在的行通常只 图1为生产现场获取的变速器壳体号码图像 图 ) 像大小为320像素×240像素, 这样的图像中只有一 有20, 30个像素, 在搜索最大值过程中往往并不 要进行逐行的判别, 而可以采用较大的跨度, 如:行号码, 且背景上杂物相对较少, 前景相对突出, 这 是对单个字符的分离较为有利的方面。而不利的方 10, 15行再进行判断, 以此取得的最大值及其所 行作为上述算法中第三步搜索和比较的起点, 也 面则是图像中经常出现的干扰噪声。为此, 要实现单 以获得较好的结果, 能有效地减少计算量和缩短 个字符的正确分离, 主要问题在于选取合适的判别 标准, 使之有效消除背景噪声对后续处理的影响。通 算时间。 过反复比较和实验, 我们决定采用图像中相邻像素 1. 1. 2 分离字符所在列的判定 找到号码所在行 () 间灰度的变化量 梯度的累加和曲线来实现号码所 以后, 即可以进行单个字符 在列的搜索工作。对图1所示的图像, 在号码所在 在行和字符所在列的判定。 的区域内, 各相邻像素列之间灰度梯度累加和分 曲线如图2所示。从该图上可以看出, 在号码所在 区域内, 字符所在列的灰度梯度累加和都具有较 的数值, 而背景所在区域的灰度累加和数值则相 图1 变速器壳体号码较小, 最大的灰度梯度累加和几乎都出现在字符 1. 1. 1 号码所在行的判定 从图1所示图像中的像在的列上。因此, 可以利用寻找指定区域内灰度梯 素行与像素行之间灰度 累加和极大值的方法来实现对字符所在列的判定梯度累加和分布曲线中可以看出, 在号码所在的像 同样, 有如下的判别算法: 素行与像素行之间的灰度梯度累加和的数值要远高 于图像中的其它像素行的灰度梯度累加和的数值。 经过对生产现场采集的近百幅图像的统计表明, 在 各图像中, 号码所在的像素行的梯度累加和要超出 背景部分的像素行的灰度梯度累加和2, 3倍。壳体 号码图像中经常出现的油污等大块的干扰区域, 则 由于其内部的变化往往比较均匀, 干扰区域内像素 图2 相邻像素列之间灰度梯度累加曲线 行与像素行之间灰度梯度累加和与背景的其他区域 a. 在已经确定的号码所在行限定的区域内, 相差不大, 而不像号码所在行那样会产生数值上的 出各列的灰度梯度累加和的数值;巨大变化, 因而很容易与号码所在的区域分开。因 . 通过比较选取其中的极大值, 并各极 b 此, 我们可以以此作为判别标准, 判别号码所在的 值所在的列; ( )《机械与电子》1999 4 ?35? 右边界。与号码所在行的判定相类似, 值也可取为 算法已没有太大的实际意义, 此处对单个字符图像a 0. 2, 0. 3。采用的是全局阈值法中的判别分析法或模糊判别法 实际上, 在各极大值的选取过程中, 还必须加上 来实现图像的二值化处理。判别分析法和模糊判别 ( ) ( ) 某些判别条件, 如: 根据已知的字符间的分布特点确 法算法的基本原理分别见 3和 4, 这里将不再详 细介绍。定出相应的各字符应有的相互位置关系, 并以此为 依据对找到的各个极大值进行判别等等, 即可以避 2 实验结果免大部分的背景噪声干扰对整个算法的影响。 由于该算法中在实现单个字符的分离时, 大量 1. 1. 3 极大值的搜索算法采用了判别比较过程, 且二值化的图像区域将大大 对于限定区域内存在有限多个极大值的情况, 减小, 因而整个算法的计算时间将大为减少。实际应 考虑到最大值的搜索要远比极大值的搜索方便。因 用表明, 新算法的运算时间通常只有 算法 B ern sen 此, 对于图2所示的情况, 可以有如下所示的快速搜 的1ƒ10, 1ƒ8, 算法的1ƒ4, 1ƒ5。若处K am el Zh ao 索算法, 其具体步骤如下: . 在整个区域内, 寻找最大值, 并记录下其所在 理的图像区域增大, 其运算效率的提高将更为明显。a 位置; 从算法适应性比较实验结果我们可以看出, 基 ( 通常可根据实际情况确寻找该最大值附近 b. 于单个字符分离二值化处理算法不但计算速度快, ) 定搜索的区域的两个极小值, 并记录其 在曲线中而且较其它二值化算法具有更强的适应能力和抗噪 的位置;性能, 在处理生产现场上获得的图像过程中, 很少会 . 判别该最大值的有效性, 若正确, 则将其确 出现字符笔划断裂的情况, 较好的保留了字符的整 c () 体和结构信息, 这为其后进行的壳体号码识别打下 认为峰值 极大值, 若不正确, 则不将其认定为峰值 () 了良好的基础。该算法的各项优点都使得其更加适 极大值; . 将两个极小值所确定的区域内置为某个较 用于对实时性和稳定性都要求很高的生产现场。目 d 小的值, 通常可置为0; 前新算法已成功应用于变速器壳体号码识别系统 ( )( ) 中。 反复进行 1, 4步, 直至搜索出所有满足e. () 条件的峰值 极大值。 其中, 最大值的选取和确定可以不采用逐个比 参考文献 1 叶芗芸等1文本图像的快速二值化算法1红外与毫米波学 较的方法, 我们既可以考虑采用适当的搜索步长在 ()报, 1997, 16 5 足够大的小区域内进行搜索, 也可以考虑采用极值 李立源等1基于二维灰度直方图最佳一维投影的图像分2 快速搜索算法, 具体算法这里将不再介绍。其最终目 () 割方法1自动化学报, 1996, 22 3乐宁等1生产环境下变的只有一个, 那就是使算法在计算时间和计算量减 速器壳体号码自动识别预处理算 法1制造技术与机床, 3 ()1998 4 少的同时, 减少计算的失误率。必需注意的是, 由于 , . J aw ah a r C V B isw a s P KInve st iga t ion s on fuzzy 在该算法中改变了初始数据, 若在找到曲线中的各 4 . . th re sho ld ing ba sed on fuzzy clu ste r ingJP a t te rn 个极大值以后, 仍然要使用原始数据, 则必需增加保 , 1997, 30.R ecogn it ion 存初始数据的步骤。 1. 2 分离字符图像二值化处理算法 ( ) 乐宁, 刘振杰, 翁世修 上海交通大学 上海 200030完成了图像中单个字符的分离以后, 即可以对 陆经纬 上海汽车股份有限公司汽车齿轮总厂 各个字符在其所在的相当小的区域内进行二值化处 理。由于前景像素在待处理区域内的相对面积较原