CN103295006A - 一种高性能雷管编码图像识别装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种高性能雷管编码图像识别装置，包括可控电源单元、LED照明单元、CCD摄像单元、嵌入式工控机单元、场景字符图像识别软件单元和机箱等组成部分。可控电源单元负责给LED照明单元供电；LED照明单元为雷管编码的数字摄像提供合适、均匀的光照强度，减小背景反光和不均匀性光照干扰；CCD摄像机采集雷管编码图像并送给嵌入式工控机单元缓存；场景字符图像识别软件单元接收采集的雷管编码图像，先利用显著字符特征检测技术，检测、定位和分割雷管编码图像的字符区域，再进行编码图像的字符分割、特征提取和字符识别，最后，再通过嵌入式工控机单元的串口将雷管编码信息发送给计算机管理信息系统。采用本发明的高性能雷管编码图像识别装置具有雷管编码字符图像灰度清晰均匀，场景字符区域检测与定位的可靠性高，编码图像处理速度和字符识别率高等特点。

Description

一种高性能雷管编码图像识别装置

技术领域

本发明专利涉及一种高性能雷管编码图像识别装置，适用于有色金属矿山、城市建筑爆破、筑路工程、水利建设以及油田射孔等领域爆炸物流通与使用信息管理系统中雷管编码信息的自动采集和识别的应用。 

背景技术

根据中华人民共和国公安部发布《工业雷管编码通则》，规范雷管编码管理工作，掌握雷管流向，必需对雷管的发放进行登记。目前雷管发放登记都是采用人工抄写登记，由于雷管激光打码与背景图像对比度低、编码长，抄写效率低，易差错。采用机器自动识别登记，是当今信息时代大势所趋。 

目前扫描纸质简单背景光学字符识别技术已趋于成熟，但不能解决复杂场景文字信息的提取问题。雷管编码字符由激光打印在光滑的圆柱表面，由于受不均匀光照、背景反射、背景纹理以及复杂场景结构的影响，现有的简单背景下光学字符识别的精确性和鲁棒性较差，达不到雷管编码自动识别记录要求。 

目前普遍采用的是一种手持式雷管编码扫描仪，此扫描仪只能对雷管的基本包装单元包装箱(包装盒)上的与雷管关联信息的一维条码进行扫描，雷管的13位编码的出入库操作发放均采用人工输入登记的方式，由于雷管激光打码字符较小、对比度低、编码长达13位，采用人工输入登记，其采集效率低，差错率大；操作人员长时间的操作造成视觉疲劳，错误登记及漏登记的情况时有发生，从而造成管理上的漏洞。 

光学印刷字符识别技术是近年来兴起的较为热门的一种编码信息自动识别方法，主要包括字符区域检测、预处理增强、字符图像分割、字符特征提取以及字符特征识别等五个部分。在机器视觉专用光源的照射下，利用图像扫描仪或数字摄像机获取数字化的字符图像，然后，利用图像处理、模式识别和计算机技术，自动地识别和记录字符信息，具有处理速度快，字符识别的准确率高及方便易用等优点。 

从光学字符图像识别技术发展的历史看，光学印刷字符识别技术经历了扫描纸质文档黑白字符图像识别、扫描表格文档字符图像识别和数字摄像场景字符图像识别等三个发展阶段。随着数字化高清视频图像传感与处理技术快速发展，催生了视频监控、汽车辅助导航、 盲人视觉辅助、商品编码以及机器人视觉等字符识别技术的行业应用，因而场景字符识别技术也成了目前国内外文字识别技术研究的热点。 

其技术难点主要表现在三点： 

第一点：场景中文本区域只占图像很小部分，需要先将场景文本区域准确的检测和定位出来，才能进行字符识别，而场景文本的字体、大小、位置、姿态和颜色等信息千变万化，如何在复杂背景图像中准确地检测和定位字符区域，本身就是一件很困难的事情。 

第二点：由于受背景图像纹理、物体表面反光、光照不均匀性以及视点变化的影响，场景字符图像的灰度均匀性和灰度变化差异性较大，字符和背景之间的灰度或颜色对比关系事先也无法确定，因而如何有效的提取和分割字符笔画完整而清晰的线条特征，实现字符图像识别是提高复杂场景字符图像识别精确性和鲁棒性所面临的新的难题。 

第三点：场景字符图像受采集设备、压缩格式及传输衰减等方面的影响，图像质量不一，普遍存在质量退化现象，如字符图像存在分辨率不足、字符模糊和粘连等，这些变化因素都直接影响了文字识别的性能。 

综上所述，针对纸质文档和结构化表格扫描文档图像，现有的OCR光学字符识别技术成熟，字符识别率高。若将其直接应用于摄像或照相场景字符图像，由于受背景纹理、表面反光以及光照不均匀性变化的影响，场景字符图像区域检测与定位准确率低，字符分割与识别的精确性、可靠性和实时性差，因而现有的OCR技术不适于场景字符图像信息提取应用。 

发明内容

本发明主要是利用光学字符图像识别技术，提出一种高性能雷管编码图像识别装置，一是利用双低角度结构布局的LED照明单元，使直接反光无法进入镜头，但表面的异常(激光打码、划伤)由于反光程度不一样，可以呈现与背景不同的灰度，以抑制背景反光和不均匀性光照干扰，提高雷管编码图像的质量；二是首先利用显著字符特征检测技术，进行雷管编码图像区域的检测、定位、增强和校正，然后再进行字符图像分割和识别，克服了对于强反光金属雷管背景、低质量编码图像，传统OCR光学字符识别存在的可靠性和识别准确率低问题。因此，本发明公开具有雷管编码字符图像灰度清晰均匀，场景字符区域检测与定位的可靠性高，编码图像处理速度和字符识别率高等优点。 

本发明利用的先验知识有13位雷管编码字符集和雷管编码为激光打码。 

附图说明：

图1是本发明的组成模块图。 

图2是本发明的雷管采集和识别流程图。 

图3是本发明的软件识别法模块图。 

图4为雷管的原始样图。 

图5为显著字符特征检测结果图。 

图6为图像的灰度差与一致性值图。 

具体实施内容 

为了实现本发明目的所采用的技术方案是： 

如图1所示，本发明由包括可控电源单元101、LED照明单元102、CCD摄像单元103、嵌入式工控机104、场景字符图像识别软件单元105、显示频106和机箱107等及IC识别卡200及计算机串口300组成。 

可控制电源单元101提供给低角度LED照明单元102供电，可根据用户的需要，通过手动或计算机串口300控制，使LED照明单元102的发光强度满足CCD摄像单元103的成像要求；LED照明单元102采用双LED条形面光源和低角度结构设计，使直接反光无法进入CCD摄像单元103，但表面的异常(激光打码、划伤)由于反光程度不一样，可以呈现与背景不同的灰度，抑制了背景反光和不均匀性光照干扰；CCD摄像单元103采用百万像素高清数码摄像机，实时获取高清晰的雷管编码图像，供后续的字符识别应用。嵌入式工控机104采用低功耗、无风扇、全金属散热工业控制计算机；场景字符图像识别软件单元105接收采集的雷管编码图像，先利用显著字符特征检测技术，检测、定位和分割雷管编码区域图像，然后，进行字符图像分割、特征提取和字符识别，最后，再通过嵌入式工控机104的计算机串口300将被识别物品雷管400的编码信息发送给计算机管理信息系统。 

如图2所示，通过可控制电源单元101恰当地调整图像的亮度，当被识别物品雷管400进入采集区域后，CCD摄像单元103对被识别物品雷管400的图像进行采集，并实时地将采集的图像数据送入嵌入式工控机104和场景字符图像识别软件单元105快速处理和识别，并将识别结果显示在显示屏105上，确定识别结果无误后，通过计算机串口300将识别结果发送至计算机管理信息系统。 

如图3所示，场景字符图像识别软件单元105接收采集的被识别物品雷管400的编码图像，先利用显著字符特征检测技术，检测、定位和分割被识别物品雷管400编码区域图像，然后，进行字符图像分割、特征提取和字符识别，最后，再通过嵌入式工控机单元104的计算机串口300将被识别物品雷管400的编码信息发送给计算机管理信息系统。 

由于常用的分割门限优化准则仅考虑了图像像素灰度的相似性，但没有考虑像素空间几 何位置近邻性，分割结果图像常出现目标破裂现象。为此，在字符区域和线特征检测与分割方面采用了如下改进方法： 

(1)假设图像为I，要检测的线宽为w，则设定局部移动窗口W的大小为r×r(r/2＜w＜r) 

(2)估计窗口W内图像灰度的均值Aver和标准差std(I)，局部对比度变化门限t和空间近邻性权值模板为 

$t=\mathrm{round}\left(\mathrm{std}\left(I\right)\right),{\mathrm{\ω}}_0=\frac{\mathrm{\ω}}{\underset{y_0-r\≤y\≤y_0+r}{\underset{x_0-r\≤x\≤x_0+r}{\mathrm{\Σ}}}w(x,y,x_0,y_0,r)}$

(3)为了克服判别门限t附近亮度差变化对比较值s的影响，则一致性s值和比较值c为： $s(x,y,x_0,y_0,t)=\mathrm{sech}{\left(\frac{I(x,y)-I(x_0,y_0)}{t}\right)}^k,$ sech(x)＝2/(e^x+e^-x)，k取5。 

c(x，y，x₀，y₀)＝ω₀(x，y，x₀，y₀，r)×s(x，y，x₀，y₀，t) 

式中，t为灰度对比度门限，经验值取t＝round(std(I))。一致性s值表示与中心像素灰度的相似性，c权值表示融合灰度与空间的紧致性。 

(4)中心周边像素一致性质量定义为， 

$m(x_0,y_0)=\underset{y_0-r\≤y\≤y_0+r}{\underset{x_0-r\≤x\≤x_0+r}{\mathrm{\Σ}}}c(x,y,x_0,y_0)$

(5)设门限g＝0.5，则对于亮线特征，显著性度量L定义为， 

$L(x_0,y_0)=\left\{\begin{array}{c}m(x_0,y_0),g\≤m(x_0,y_0)\≤1-\mathrm{\ϵ},I(x_0,y_0)>\mathrm{Aver}-\mathrm{\ζ}*t\\ 0,\mathrm{othersize}\end{array}\right.$

式中，g＝m_max/2，m_max＝4r²，ε为很小的正常数，试验中取ε＝0.1，ζ＝1.2。 

亮线特征显著性度量L具有如下性质： 

(5.1)0.5≤L(x₀，y₀)＜1-ε，表示(x₀，y₀)位于线宽不小于r/2并小于(1-ε)r线特征上。 

(5.2)0＜L(x₀，y₀)＜0.5，表示(x₀，y₀)位于线宽大于r/2的线特征或较小的斑点干扰上。 

(5.3)L(x₀，y₀)＝(1-ε)≤L(x₀，y₀)≤1，表示(x₀，y₀)位于背景中。 

由此可见，该算法采用局部对比度门限和灰度相似性与空间近邻性融合的紧致性质量，降低了区域光照变化的影响，可提取宽度不小于r/2并小于(1-ε)r的所有线特征，线特征分割完整，同时消除了小的区域和线条干扰。 

如图4所示，是被识别物品雷管400的13位编码的原样图。 

如图5所示，是被识别物品雷管400的13位编码的显著字符特征检测结果。 

本发明具有以下显著特点： 

本发明的摄像单元103垂直于被识别物品雷管400表面以及LED照明单元102相对被识别物品雷管400采用一种双低角度结构布局设计方案。 

本发明的人员身份识别装置200为射频ID识别装置或指纹识别装置单种方式识别，也可以射频ID识别装置和指纹识别装置双重方式识别。 

本发明的CCD摄像单元103采用单个高分辨率摄像机和镜头。 

本发明的嵌入式工控机单元104采用低功耗、无风扇、全金属散热工业控制计算机。 

本发明的LED照明单元102采用双条形状的高纯度和超长寿命的LED面光源。 

本发明的机箱106，其结构形式可以设计为座式，也可以设计为手提式。机箱106使用的原材料为防爆性能较好的碳钢件(防护性能IP65级)。其结构形式采用座式和/或立式，也可以采用手提式。 

本发明的显示屏单元107采用触摸式显示屏，显示屏单元107为普通式，也可以为防爆式。 

上述仅为本发明的较佳实施例，当然，根据实际需要和进一步的探索还可以有其它实施方式。但是，应该明确的是，基于类似上述的或者其它没有表述出的具有相同构思的实施方式的变换，均应涵盖在本发明权利要求的保护范围之中。 

Claims (10)

1.一种高性能雷管编码图像识别装置，其特征在于：包括可控电源单元101、LED照明单元102、CCD摄像单元103、嵌入式工控机104、场景字符图像识别软件单元105、机箱106、显示频单元107、电源单元108及人员身份识别装置200、计算机串口300和被识别物品雷管400等组成。

2.根据权利要求1所述的一种高性能雷管编码图像识别装置，其特征在于：所述的摄像单元103垂直于被识别物品雷管400表面以及LED照明单元102相对被识别物品雷管400采用一种双低角度结构布局设计方案，抑制背景反光的影响，提高雷管编码字符图像的质量。

3.根据权利要求1所述的一种高性能雷管编码图像识别装置，其特征在于：场景字符图像识别软件单元105采用了字符图像区域检测与定位方法及其字符线显著特征的计算，字符识别首先利用了字符线显著特征检测技术，实现字符图像区域的检测与定位，然后，再进行字符图像分割和识别，克服了对于强反光金属雷管背景、低质量编码图像，传统OCR光学字符识别存在的可靠性和识别准确率低问题。

4.根据权利要求1所述的一种高性能雷管编码图像识别装置，其特征在于：所述的人员身份识别装置200为射频ID识别装置或指纹识别装置单种方式识别，也可以射频ID识别装置和指纹识别装置双重方式识别。

5.根据权利要求1所述的一种高性能雷管编码图像识别装置，其特征在于：所述的被识别物品雷管的编码为13位字符和/或13位以上的字符。

6.根据权利要求1所述的一种高性能雷管编码图像识别装置，其特征在于：所述的CCD摄像单元103采用一个高分辨率摄像机和镜头。

7.根据权利要求1所述的一种高性能雷管编码图像识别装置，其特征在于：所述嵌入式工控机单元104采用低功耗、无风扇、全金属散热工业控制计算机。

8.根据权利要求1所述的一种高性能雷管编码图像识别装置，其特征在于：所述LED照明单元102采用条形状的高纯度和超长寿命的LED面光源。

9.根据权利要求1所述的一种高性能雷管编码图像识别装置，其特征在于：所述机箱单元106采用防爆性能较好的碳钢件，也可以采用工程塑料。其结构形式采用座式和或立式，也可以采用手提式。

10.根据权利要求1所述的一种高性能雷管编码图像识别装置，其特征在于：所述显示屏单元107采用触摸式显示屏，显示屏单元107为普通式，也可以为防爆式。

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