基于虚拟仪器的农产品_身份证_数字识别系统

基于虚拟仪器的农产品_身份证_数字识别系统 摘 要 ,介绍了基于虚拟仦器图形化诧言 LABVIEW 开发的农产品 “身份证 ”数字识别系统 ,采用 CCD 摄像机 对农产品 “身份证 ”编号进行采集 ,通过 PCI, 1411 彩色图像采集卡将图像传输到计算机并进行图像处理, 最后应用美国 NI 公司的 OCR 软件包对处理好的编号进行识别。结果明,该系统抗干扰能力强且精度高。 关键词, 农业工程;数字识别;;虚拟仦器;图像处理;形态学滤波 中图分类号,S126,TP391. 43 文献标识码,A 文章编号,1003— 188X(2 070)12— 01 60— 03 本系 统主 要由 CCD摄 像机、 可调 式光 源、图 像 引言 0 采集卡、 工控计算 机、存 储设备、 显示器 和打印 设 应用于农产 品安全 管理的 “身份证 ”,通 过放 备等组成 。通 过 CCD摄 像 机 ,可以 获取模拟 的视频 信 置在超市 的多媒体 信息查 询机扫描 成功后 ,可以 使 号;图像 采集处理 模块将 模拟信号 转化成 数字图 像消费者先 查后买, 放心消 费,并对 所购买 的农产 品 信号,并 将其传送 给工控 机;工控 计算机 则完成 图 拥有知情 权。农产 品只要 贴上了“ 身份证 ”,消 费 像的背景 与字符的 分离与 识别,并 将识别 结果与 数 者就可以 在多媒体 查询机 上或者在 农产品 信息网 上据库中的 数据进行 比较, 最后得到 可查讯 信息。 系 详细地了 解该产品 的生产 日期、产 地、生 产公司 的 统组成如图 2所示。 名称、品 牌、认证 信息、 加工地情 况、农 药残留 情 显示器 况、检疫情况、检测情况等农产品安全信息。 目标参数 农产品“身 份证” 由大写 的英文字 母和阿 拉伯 CCD 图像 工控 输出接口 摄像机 数字组成 ,其中大 写字母 代表的是 产地, 而数字 代 采集卡 计算机 表的是 生产日 期和 编号。 农产 品“身 份证 ”如图 1 所示。 打印机 身份证 编 码 存储设备 图 2 系统组成 Fig.2 The block diagram of the structure 图 1 农产品“身份证” 在系统组成 中,可 调式光 源是比较 重要的 一个 Fig.1 Primary produce ID Card Image 部件。在 进行图像 处理或 分析时, 照明是 最重要 的 应用美国国 家仦器 公 司， NI，的 虚 拟仦器技 术, 外部条件 。对于机 器而言 ,可靠并 恒定的 光源是 提 对农产品 “身份证 ”编号 进行识别 ,设计 了农产 品 高检测可 靠性并突 出监测 目标的重 要手段 之一, 因“身份证 ”识别系 统。虚 拟仦器技 术的核 心是利 用 此如何确 定系统的 光源极 为重要。 在数字 识别系 统 计算机软 件的模拟 来实现 传统仦器 的功能 ,具有 成 中 ,选 用进口 FOSTEC可 调试光 源 20750.2,直接照 射 本低 、使用方 便及容易 推广等 特点 ,为 设 计模块化 、 需要采集 的号码, 该光源 稳定可靠 ,对采 集图像 相 开放性和低成本的测试仦器提供了有力的工具。 当有利。 1系统组成 对于图像采 集卡, 选用的 是美国 NI公司生 产的 PCI, 1411彩色图 像采集卡 ,具有 有 RS-170/NTSC和收稿日期 : 2007-04-04 CCIR/PAL两 种输入 模式, 可输出单 色或 RGB和 HSL彩 作者简介 :钱 稷， 1983-，,男,河北保定人 ,， E-mail， qj167@色图像, 支持单场 、单帧 、连续场 和连续 帧的采 集 yahoo.com.cn。 通讯作者 :钱东平， 1950-，,男,河北保定人, 教授,博士生导师, 方式 。图 像的 最大 分 辨 率 为 768×576×32bit。 CCD ， E-mail， qdp@hebau.edu.cn。摄像机采 用 Panasonic WV-CP240/G彩色摄 像机, 具 图像中最小和 最大灰度 值 T和 T,令初始阈值 为农产品 “ 身份证 ” 数字识 别系统主要包括图 x y 像预处理 模块、图 像二值 化、图像 分割、 形态学 滤 T+ T x yT=，设共有 L 个灰度级 ，,迭代公式为 0 波、特征提取和数字识别。 2 TL ?1 i2.1 “身份证”图像预处理 ? ? h× k h× ? k ? ?k (1) 1 为了能 快速、 正确地 识别号码 ,在对 图像进 行k=T?1 k =0 i ? ? = + T i+1T L ?1k i ? ??2 识别前要 进行必要 的预处 理工作, 使图像 转换成 灰 h? k ?? ? k =T+1k =0 ?i ? 度图像, 去除图像 中的噪 声,使有 用信息 增强。 图 hk h是灰度 为 k 值的像素 个数 ,一直 迭代 到 像经过几 个步骤的 预处理 之后,会 排除很 多噪声 的k T? T? 1结束,此时的 T值为所求的阈值。 干扰,特 征将变得 更明显 。因为速 度是本 系统考 虑 i+1 i i +1 的重要因 素之一, 所以选 择处理效 果好且 速度快 的 2.3 形态学滤波 预处理算法也至关重要。 形态学滤波是利用不同结 构元形态学的开闭 运算 来除 去图 像中 相应 结构 的外 部 (内部 )随机 噪 2.1.1 灰度变换 声。它基 于信号的 几何特 征,利用 预先定 义的结 构 由 CCD摄 像机获 取的 图像通 过图 像采 集卡采 集 元 (相当于 滤波窗 口 )对信 号进行匘 配 ,以 提取信息 、 到工控机后 是 16位的 BMP图 像 。为了处 理方便 ,要 进 保持细节 特征和抑 制噪声 。为了弥 补图像 在采集 过 行灰度化,去掉彩色信息。 程中产生 的狭窄间 断和细 长的鸿沟 ,对图 像采取 先 经过实验发现,对采集到 的图像抽取绿色元 膨胀后腐 蚀的闭运 算,以 便消除小 的孔洞 ,并填 补 素 , 图 像信息 将得到 最大 限度的 保存 。因此 ,用 轮廓线中的断裂。 Vision的 IMAQ Extract Single Color Plane工具 抽 取图像的 绿色元素 ,把采 集到的彩 色图像 变为了 具 2.4 图像分割 基于形 态学滤 波后的 二值图像 ,需要 将它进 行 有 256级灰度的黑白图像。 图像分割,使其成为含有单个数字的小幅图像。 2.1.2 图像滤波 图 像分割 采用 Sobel算 子,该 算子是 一种梯 度一 般 来 说 , 图像的 能量 主要 集中在 低频 部分 , 而字符的 信息能量 主要在 高频部分 。为了 去掉高 频 2 2 幅值 M = S + S ,其中偏导数为 x y 干扰,可 进行图像 平滑, 采用低通 滤波器 的方法 来S = (a+ 2a+ a) ? (a+ 2a+ a) x 2 3 4 0 7 6 (2)去除噪声 。由于光 照度可 能不均匀 ,因此 图像上 对 S = (a+ 2a+ a) ? (a+ 2a+ a) (3) y 0 1 2 6 5 4 应于照度 暗的部分 ,其细 节就很难 辨别。 使用高 斯 分割后的结果如图 3所示。 低通滤波 既可以消 除不均 匀照度的 影响, 又不损 失 图像的 细节 ,并 且处 理时间 较短 。通 常可 以在 Lab VIEW中找到 相应的 模块进 行处理滤 波试验 ,其结 果 如表 1所示。 表 1 各种滤波方法的试验结果 序号 模板种类 耗时 /ms 效果 图 3 分割结果 Fig.3 Example segmented digits ×3 均值模板 , 1 3一般 1 2.5 特征提取和数字识别 5×5 均值模板 , 1 较差 2 2.5.1 特征提取 33 线性平滑 , 1 × 较差 3简单模板匘 配方法利用 两个函数 (重合 度和差 5×5 线性平滑 , 1 一般 4别函数 )来度量号码字符和标准模板之 间的相似程 5 12 3×3 中值模板 较好 度。为了反 映字符特 征,系统 主要提 取字符 的两类 5×5 中值模板 较差 643特征,即网 格特征和 交叉点 特征。网 格特征 就是把 3×3 高斯模板 , 1 较好 7图像平均分 为 25个 55的网 格,然后 计算这 25个网 ×2.2 图像二值化 格内的黑色 像素个 数,形 成了一个 25维的 特征向 安全管理 、流通、 使用及 安全消费 提供了 一个可 操 标准样本库的建立是通过 美国 NI公司 OCR软件 作的平台。 包中的 OCR Training来实 现的。通 过此工 具中的 图 像输入与 训练就可 以建立 起一个内 含丰富 字符信 息 参考文献, 的标准特 征样本库 ,并且 还可以完 成样本 文件的 建 [1]娄 震 ,胡钟 山 .杨静 宇 .支票 自动处 理系 统中的 图 立、删除 、修改及 合并等 操作。样 本建立 的数量 要 像处理及识别 [J]. 南京理工大学学报 ,1999,23 适中,否则会影响识别的准确程度。另一个影响识 (3):273-277. 别 效 果 的 因 素 是 OCR Training 中 的 Acceptance 孙家 广 .计算 机图 形学 (第三 版 )[M].北京 :清华 大 [2]level设置 ,如 果该值 设得过高 ,说明匹配 的程度 将 学出版社 ,1998. 会很严格 ,要识别 的编号 就很难和 样本库 中的样 本 余英 林 .数字 图像 处理 和模式 识别 [M].广州 :华南 [3]相匹配 ,如 果 该值设得 过低 ,匹 配 的精度 就会降低 , 理工大学出版社 ,1990. 也会影响识别效果。 Rafael C.Gonzalez.Digital Image Processing [4]实验结果与结论 3 (2 版 )[M].阮秋琦 ,阮宇智 ,译 .北京 :电子工业出版 社 ,2003. 1) 通过对采集到的 1000个印刷体字符进行识 Number Recognition System of Vegetable ID Card Image Based on Virtual Instrument QIAN Ji, QIAN Dong-ping, ZHOU Juan (College of Mech an ical an d Electr ical En gin eer in g, Agr icultur al Un iver sity of Hebei, Baodin g 071001, Ch in a) Abstract: Th is paper descr ibes an appr oach to digit r ecogn ition for th e ser ial n umber s on th e veg eta ble I D car d .Th e appr oach con sists of a n umber of compon en ts in cludin g image pr epr ocessin g, image bin ar isation , mor ph ologi cal filter in g, segmen tation , featur e extr action an d digit r ecogn ition . Th e appr oach was examin ed an d test ed on 5000 vegeta bl e ID car ds with 4000 digits an d th e appr oach ach ieved s sin gle digit r ecogn ition rate of mor e th an 99.60%, a ser ial n umber r ecogn ition r ate of 99.50%, an d a r ecogn ition time of 157ms. Th e r esults sh ow th at th is appr oach is effective an d efficien t an d can clear ly meet th e system r equir emen ts. Key word s: agr icultur al en gin eer in g; mor ph olog y filter in g; design ; virtual in str umen ts; image pr oces sin g; digit r ecogn ition