[发明专利]车轮标识字符在线识别方法及其检测系统

说明书

技术领域

本发明属于检测技术领域，具体涉及一种车轮表面标识字符的在线自动识别方法及其检测系统。

背景技术

车轮生产出来后，要经过多重检测。在检测前要打上标识即镂空字编码，打上标识后，车轮经过生产流水线上若干检测工序，各种标识的车轮极易混在一起，用人工的办法进行识别效率低，而且容易出错。

目前，最高清晰的单反相机，其分辩率在2000万像素左右，由于车轮形体较大，对于2000万像素的分辩率，其字识识别率不够，所以简单采用该单反相机达不到识别要求。提高分辨率有两种途径，图像拚接及图像插值放大。

发明内容

为了能在线识别车轮表面上的标识字符，也就是镂空字编码，并将其编码数据传输到管理系统中，本发明提出一种车轮表面上标识字符的在线自动识别方法及其检测系统。

本发明解决该技术问题所采用的识别方法的技术方案是：

如图1、图2、图3所示，在车轮生产流水线的某段辊道上安装一个摄像棚，摄像棚中在辊道上方安装一台高分辩率的单反相机(考虑到性价比，采用分辩率1800万像素)和一台捕捉摄像头，车轮由辊道运送进摄像棚，由捕捉摄像头摄像判别车轮是否到达相机正下方，车轮到达相机正下方时，相机拍照在线获取含有标识字符的车轮表面全景图像，采用特殊的图像处理与字符识别技术提取车轮上的字符，并将识别的字符传给生产线管理系统。

所述的图像处理与字符识别技术是，首先通过照相检测获得车轮中心位置参数，采用图像连通域检测算法获得车轮在图片中的半径参数，由等比原理求出图片中标识字符环的半径参数，据此对车轮图片进行标识字符环提取，对被分离的标识字符环图像(保留一个备份用于展成条状，下文简称备份标识字符环)采用二值化算法提取标识字符在环上的分布形状参数。根据标识字符在环上的分布参数，使用质心分布公式计算出标识字符在环上最大空白处的位置参数，利用该参数将备份标识字符环从空白处切开展开为条状。为了保证后续图像预处理的效果，将条状标识字符图像插值放大1X～4X倍，对该图像进行平滑算法、拉普拉斯锐化、再平滑算法处理。对处理后的条形标识字符在进行图像二值化处理，图像除噪。不过此时的标识字符笔画有些断续，有时个别标识字符有倾斜变形，因此再进行图像澎涨处理和图像倾斜较正处理。至此，标识字符与背景已完全分离，将处理后的二值化图像用商业OCR标识字符识别软件包进行识别，最终获得了标识字符的编码。将获取的标识字符编码进行转换与生产线管理系统进行数据传输。

根据识别检测原理及系统要达到的功能，检测识别过程的步骤是：

1)启动检测系统，车轮由辊道运送到相机下方，捕捉摄像头检测车轮位置；

2)车轮到达相机正下方时，相机拍摄车轮图像，在线获取车轮质心坐标参数及车轮表面全景图像；

3)提取车轮表面上标识字符环；

4)使用二值化算法获取字符在环上的质量分布，计算出字符环的空白处作为环的切口，将字符环展开为矩形状分布。

5)在图像低分辨率时，将图像插值放大(可选项)；

6)对图像进行平滑算法、拉普拉斯锐化、再平滑算法处理；

7)对条形标识字符在进行图像二值化处理、图像除噪、图像澎涨处理和图像倾斜较正处理；

8)将二值化图像用商业OCR标识字符识别软件包进行识别，将字符与车轮背景彻底分离，最终获得标识字符的编码；

9)将获取的标识字符编码进行转换与生产线管理系统进行数据传输。

根据检测原理及系统要达到的功能构建检测系统如图2、图3所示，检测系统包括软件部分和硬件部分，软件部分主要由通信模块、控制模块、图像采集与处理模块组成；硬件部分主要由辊道、高分辨率照相机、捕捉摄像头、相机架、LED灯带、摄像棚以及线路组成。图1、图2所示，控制器为主控计算机，控制高分辨率照相机、捕捉摄像头、继电器及其LED灯带，检测到的图像传输给上位机进行处理。

高分辨率照相机和捕捉摄像头通过相机架安装在摄像棚的上横梁上，相机架及摄像棚的上横梁开有相互垂直的槽，调整相机架的位置即可调整相机相对车轮的位置，相机在车轮上方距离1200m处，向下正对着车轮。

本系统最关键、最基本的要求是车轮图像光影均匀。车轮形体大，表面呈镜面状，被识别的标识字符是车轮表面的镂空字，标识字符与背景(车轮表面)间色差对比度小。为了解决车轮镜面反光，并使车轮图像光影均匀，本系统采用线状光源(条状LED灯)侧向照明，条状LED灯首尾相接安装在摄像棚中间环形框架上，高度方向距离车轮800mm。摄像棚的四周及顶部封有1mm厚的薄钢板，使整个摄像系统与外界隔离。