CN105488508A - 一种制药软袋薄膜字符智能切分的方法 - Google Patents

一种制药软袋薄膜字符智能切分的方法 Download PDF

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郭大庆
于振
任海燕
马永发
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Abstract

本发明涉及一种制药软袋薄膜字符智能切分的方法，包括：采集一张制药软袋薄膜字符图像；计算单个字符单个字符宽度、字符高度的粗略值；应用模式匹配方法将符合特征向量的字符分割开来；比较分割的字符个数是否与实际的字符个数相等，如果不相等，则修正d)中的字符宽度和字符高度，若所得字符个数小于产品批号的实际字符个数，则减小字符宽度，反之增加字符宽度；重新应用模式匹配，直到每个字符全部分开，得到字符宽度和字符高度的精确值；应用精确的字符宽度和字符高度去匹配整个图像的字符，将符合要求的所有字符分割出来。本发明可以精确地进行字符切分。

Description

一种制药软袋薄膜字符智能切分的方法
技术领域
本发明涉及一种制药软袋薄膜字符智能切分的方法。
背景技术
大冢制药软袋薄膜是输液药品的包装袋，在灌装密封之前需要检测薄膜上打印的字符，杜绝未喷打字符、喷打错误字符，重打、喷打字符不清楚等现象。在识别字符之前，需要提取字符模板来训练人工神经网络(以下简称神经网络)。
目前，字符模板的提取一种方法是利用开闭运算等形态学算法，但算法稳定性差，适用性不强，易受字符图像质量的影响。另一种是手动切分，即人工手动在图像上圈定单个字符，这种方法实现简单，但圈定的字符区域因人而异，虽然人员操作之前经过培训，可还是导致标准不统一造成的模板失效等问题。以上两种方法都存在很大不足。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的是提供一种制药软袋薄膜字符智能切分的方法。本发明的技术方案如下：
下面结合附图和实施例对本发明的进行详细的描述。
一种制药软袋薄膜字符智能切分的方法，包括下列步骤：
1)采集一张制药软袋薄膜字符图像。
2)计算单个字符单个字符宽度、字符高度的粗略值，方法如下：
a)圈定一行字符区域，锁定计算区域；
b)经过图像预处理得到更加精确的字符区域；
c)根据b)步骤得到的字符区域的整体的宽度、高度平均求得单个字符宽度、字符高度，此时只是粗略值；
3)应用模式匹配方法将符合特征向量的字符分割开来；
4)比较分割的字符个数是否与实际的字符个数相等，如果不相等，则修正字符宽度和字符高度，若所得字符个数小于产品批号的实际字符个数，则减小字符宽度，反之增加字符宽度；返回步骤3)重新应用模式匹配，直到每个字符全部分开，得到字符宽度和字符高度的精确值，此过程称为迭代；
5)应用精确的字符宽度和字符高度去匹配整个图像的字符，将符合要求的所有字符分割出来。
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：
(1)本发明相比于以往手动切分，特别是大量字符存在的情况下，非常方便和准确，并且易于维护。
(2)本发明能够实现切分出来的模板标准统一，不会出现受员工主观性影响导致的模板库失效问题。
附图说明
图1是大冢制药软袋薄膜字符图；
图2是需要处理的字符区域；
图3是消除多余边界的字符区域；
图4是没有完全将字符分割出来的图像；
图5是整行完全将字符分割出来的图像；
图6是整个图像的字符分割；
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的进行详细的描述。
1)采集一张制药软袋薄膜字符图像。如图1所示，图像中共有3行字符，分别是生产批号、生产日期和有效期。
2)计算单个字符的精确宽度和高度，方法如下：
a)手动圈定一行字符区域，锁定计算区域；
b)应用中值滤波和动态阈值处理得到更加精确的字符区域；
c)根据b)步骤得到的字符区域整体的宽度、高度平均求得单个字符宽度、字符高度，此时只是粗略值；
d)应用模式匹配方法将符合特征向量的字符分割开来。模式匹配需要的特征向量共14种，分别为：
1，字符高度：单个字符的高度；
2，字符宽度：单个字符的宽度；
3，喷墨点宽度：字符打印的笔画宽度；
4，字符高度最大偏差比例：字符高度允许在2中的字符宽度上下偏差的范围；
5，极性：字符为黑色，背景为白色或者反之；
6，最大行数：字符的最大行数；
7，英文字母大写标志量：字符中若存在英文字符，是否全部是大写；
8，点打标志量：字符打印效果是否是一个个点组成；
9，是否有反射标志量：字符局部是否存在反光；
10，水平结构标志量：字符串是否是水平排列；
11，是否存在分隔符标志量：字符之间是否存在‘-’或‘＝’符号；
12，是否存在逗号引号标志量：字符之间是否存在‘，’或‘：’符号；
13，是否存在断点标量：例如字符‘i’上面的点可能按噪声处理；
14，字符结构：例如字符串2013.08.18，字符结构为422，4代表2013，两个2分别代表08和18，即个数；
e)比较d)中分割的字符个数是否与实际的字符个数相等，如果不相等，则小幅度修正d)中的字符宽度和字符高度，若所得字符个数小于产品批号的实际字符个数，则减小字符宽度，反之增加字符宽度，返回步骤d重新应用模式匹配，直到每个字符全部分开时，得到字符宽度和字符高度的精确值，此过程称为迭代，迭代得到单个字符的字符宽度和字符高度的精确值；
3)应用e中得到的精确的字符宽度和字符高度去匹配整个图像的字符，将符合要求的所有字符分割出来。

Claims (2)

1.一种制药软袋薄膜字符智能切分的方法，包括下列步骤：
1)采集一张制药软袋薄膜字符图像。
2)计算单个字符单个字符宽度、字符高度的粗略值，方法如下：
a)圈定一行字符区域，锁定计算区域；
b)经过图像预处理得到更加精确的字符区域；
c)根据b)步骤得到的字符区域的整体的宽度、高度平均求得单个字符宽度、字符高度，此时只是粗略值；
3)应用模式匹配方法将符合特征向量的字符分割开来；
4)比较分割的字符个数是否与实际的字符个数相等，如果不相等，则修正字符宽度和字符高度，若所得字符个数小于产品批号的实际字符个数，则减小字符宽度，反之增加字符宽度；返回步骤3)重新应用模式匹配，直到每个字符全部分开，得到字符宽度和字符高度的精确值，此过程称为迭代；
5)应用精确的字符宽度和字符高度去匹配整个图像的字符，将符合要求的所有字符分割出来。
2.根据权利要求1所述的一种制药软袋薄膜字符智能切分的方法，其特征在于，步骤3)中采用的特征向量为:
①字符高度：单个字符的高度；
②字符宽度：单个字符的宽度；
③喷墨点宽度：字符打印的笔画宽度；
④字符高度最大偏差比例：字符高度允许在②中的字符宽度上下偏差的范围；
⑤极性：字符为黑色，背景为白色或者反之；
⑥最大行数：字符的最大行数；
⑦英文字母大写标志量：字符中若存在英文字符，是否全部是大写；
⑧点打标志量：字符打印效果是否是一个个点组成；
⑨是否有反射标志量：字符局部是否存在反光；
⑩水平结构标志量：字符串是否是水平排列；
是否存在分隔符标志量；
是否存在逗号或引号标志量；
是否存在断点标量；
字符结构。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112215236A (zh) * 2020-10-21 2021-01-12 科大讯飞股份有限公司 文本识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN116758531A (zh) * 2023-08-23 2023-09-15 苏州视谷视觉技术有限公司 一种基于深度学习的机器视觉系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7493530B2 (en) * 2002-06-25 2009-02-17 Avago Technologies General Ip (Singapore) Pte. Ltd. Method and apparatus for detecting an error in a bit sequence
CN102043959A (zh) * 2010-12-28 2011-05-04 青岛海信网络科技股份有限公司 车牌字符分割方法
CN102222226A (zh) * 2011-06-21 2011-10-19 杭州电子科技大学 一种基于先验分析的迭代式车牌字符分割方法
CN103093224A (zh) * 2011-11-08 2013-05-08 佳能株式会社 确定平均字符宽度的方法和装置及字符切分方法和设备
CN103198315A (zh) * 2013-04-17 2013-07-10 南京理工大学 基于字符轮廓和模板匹配的车牌字符分割算法
CN104408454A (zh) * 2014-06-30 2015-03-11 电子科技大学 基于弹性模板匹配算法的车牌字符分割方法
CN105023018A (zh) * 2015-08-13 2015-11-04 武汉楚锐自动化控制设备有限公司 一种喷码检测方法及系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7493530B2 (en) * 2002-06-25 2009-02-17 Avago Technologies General Ip (Singapore) Pte. Ltd. Method and apparatus for detecting an error in a bit sequence
CN102043959A (zh) * 2010-12-28 2011-05-04 青岛海信网络科技股份有限公司 车牌字符分割方法
CN102222226A (zh) * 2011-06-21 2011-10-19 杭州电子科技大学 一种基于先验分析的迭代式车牌字符分割方法
CN103093224A (zh) * 2011-11-08 2013-05-08 佳能株式会社 确定平均字符宽度的方法和装置及字符切分方法和设备
CN103198315A (zh) * 2013-04-17 2013-07-10 南京理工大学 基于字符轮廓和模板匹配的车牌字符分割算法
CN104408454A (zh) * 2014-06-30 2015-03-11 电子科技大学 基于弹性模板匹配算法的车牌字符分割方法
CN105023018A (zh) * 2015-08-13 2015-11-04 武汉楚锐自动化控制设备有限公司 一种喷码检测方法及系统

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112215236A (zh) * 2020-10-21 2021-01-12 科大讯飞股份有限公司 文本识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN112215236B (zh) * 2020-10-21 2024-04-16 科大讯飞股份有限公司 文本识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN116758531A (zh) * 2023-08-23 2023-09-15 苏州视谷视觉技术有限公司 一种基于深度学习的机器视觉系统
CN116758531B (zh) * 2023-08-23 2023-11-03 苏州视谷视觉技术有限公司 一种基于深度学习的机器视觉系统

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