[发明专利]一种基于机器视觉的易拉罐光滑曲面喷码在线识别方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的易拉罐光滑曲面喷码在线识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、采集易拉罐曲面喷码字符的原始图像；

S2、对采集到的原始图像进行预处理；

S3、对预处理后图像中的喷码区域进行分割；

S4、喷码字符分割及归一化；

S5、字符识别。

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的易拉罐光滑曲面喷码在线识别方法，其特征在于：所述步骤S1采用线阵CCD相机在亮度可调节的区域环境，利用球积分光源进行多角度拍摄。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的易拉罐光滑曲面喷码在线识别方法，其特征在于：所述步骤S2图像预处理包括灰度化和中值滤波。

4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的易拉罐光滑曲面喷码在线识别方法，其特征在于：所述步骤S3喷码区域分割，具体步骤如下：

S3-1、通过迭代法自动求取阈值T_k,利用阈值T_k提取ROI；

若待测图像中像素点灰度值小于阈值T_k,则判断其为非字符区域上的点，灰度值计为0并且去掉该区域；若待测图像中像素点灰度值大于等于阈值T_k，则判断其为字符区域像素点，其灰度值保持不变；

S3-2、消除喷码区域进行阈值分割后背景区域中非字符区域对后续处理产生的影响；

采用矩形结构元素对图像进行形态学膨胀操作，得到初步连通域，然后选择面积大于10个像素的连通域，消除掉噪声和细小区域影响；

S3-3、喷码区域倾斜校正；

得到上述喷码区域后，求取喷码区域的最小外接矩形，通过霍夫变换求取最小外接矩形下底边倾斜角度θ，然后对其旋转-θ，得到水平的喷码区域。

5.根据根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的易拉罐光滑曲面喷码在线识别方法，其特征在于：所述步骤S4中喷码字符分割的具体步骤如下：

S4-1、定义一个粗分割范围,在粗分割范围内求取最佳分割点；

根据获取的字符高度求取字符的预定义宽度b，确定分割字符的个数N；黏连字符的宽度位于(b,N*b)的范围内，假设黏连字符的宽度为a，则黏连字符个数为：

N＝int(a/k₁*b)+1

其中，int为取整函数,k₁为分割系数；

S4-2、确定粗分割区域；

得到黏连字符个数后,结合黏连字符宽度求取粗分割的平均位置点,取0.2*b作为粗分割的浮动范围,从而获得粗分割的搜索区域；

S4-3、求取最佳分割点；

在所求的粗分割搜索区域内,求取各列的目标像素点个数,并将目标像素最少的列作为该处的最佳分割点,当出现多个相等的最小值时,则取平均值作为最佳分割点。

6.根据根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的易拉罐光滑曲面喷码在线识别方法，其特征在于：

所述步骤S5字符识别采用卷积神经网络的方法进行，采用Relu函数作为卷积的激活函数，计算公式为：

其中，n代表层数，Y_i为采样窗口的元素值，W_ij为连接第n-1层的第i个输入图像和第n层的第j个输出图像的卷积核，∮_j为第j个特征图的偏置，M_j为输入特征图的一个选择；

下采样层计算公式为：

Pin-1=Yin-1ΣK∈N*NYin-1]]>

对采样区域元素按照其概率值随机的采样：

Y_iⁿ＝rand(P_i^n-1)。