CN107657230A - 一种银行自助机器人文字识别装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种银行自助机器人文字识别装置,包括控制处理器、文字图像撷取模块、文字图像分割模块、文字识别模块、数据库、语音提醒模块、手写输入模块和便捷修改模块,所述控制处理器分别与所述文字图像撷取模块、文字图像分割模块、文字识别模块、数据库、文字显示模块、语音提醒模块、手写输入模块和便捷修改模块电性连接。本发明通过采用局部阈值法与动态阈值法结合的方法进行图像的二值化，以及采用基于边缘检测分割与基于区域的分割结合的方法进行模块分割，提高了文字从图像中提取的精准度，提高了文字识别正确率，且通过便捷修改模块修正文字识别出现的误差，既方便又防止出错。

Description

一种银行自助机器人文字识别装置
技术领域
本发明涉及文字识别技术领域，具体为一种银行自助机器人文字识别装置。
背景技术
随着人数字识别技术和图像识别技术的快速发展，图像文字识别技术给人们带来越来越实惠的便利。现有专利CN103310210A提供了一种提供文字识别装置，为了提高文字识别的精度，对不同大小的多个输入图像进行归一化，以使在同一文字间的形状的偏差变小。根据输入图像执行用于降低干扰因素的预处理，提取执行了上述预处理后的图像的轮廓，将执行了预处理后的图像和提取到的轮廓的图像合成，以合成出的图像的重心的像接近规定尺寸的范围的中心并且合成出的图像的像素扩展的范围的像接近规定尺寸的范围的方式，生成合成出的图像向规定尺寸的归一化后的图像的映射，根据所生成的映射对执行了预处理后的图像进行归一化，将归一化后的图像变换为矢量空间上的矢量值，基于存储装置中存储的识别字典判定矢量值是哪一种文字，输出判定的结果。
虽然现有专利CN103310210A对多个图像进行归一化处理，使同一文字偏差变小，但是实际上图像文字识别的图像预处理了模块更为关键，大多数时候图像文字识别过程中因为文字目标和背景不能区别清楚以及图像分割处理不合理导致文字识别的基础出现偏差，进而不能有效的进行文字识别。
发明内容
本发明的目的在于提供一种银行自助机器人识别装置，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种银行自助机器人文字识别装置，包括：
控制处理器、文字图像撷取模块、文字图像分割模块、文字识别模块、数据库、语音提醒模块、手写输入模块和便捷修改模块；所述控制处理器分别与所述文字图像撷取模块、文字图像分割模块、文字识别模块、数据库、文字显示模块、语音提醒模块、手写输入模块和便捷修改模块电性连接，所述数据库与所述文字识别模块电性连接，所述书写输入模块与所述便捷修改模块电性连接，用于修改识别错误的文字。
优选的，所述文字图像撷取模块有一个摄像头用于图像撷取输入，且其中包括聚类分析模块、灰度化模块、图像滤波模块、二值化模块、倾斜校正模块。
优选的，所述文字图像分割模块包括模块分割模块和字符分割模块。
优选的，所述文字识别模块采用建立类神经网络数据库和比对的方法识别文字。
优选的，所述手写输入模块包含有一个电容式手写板和一个手写笔，用于手写输入。
优选的，所述便捷修改模块包含有一块触屏式显示屏，用于显示识别文字结果和客户对比定位识别错误的文字。
优选的，所述聚类分析模块采用K-means算法进行颜色聚类，所述二值化模块采用局部阈值法与动态阈值法结合的方法，用于提高目标与背景的区分能力。
优选的，所述模块分割模块采用基于边缘检测分割与基于区域的分割结合的方法，通过亮度差和相似像素综合判断区域划分，用于精细模块的分割。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明通过采用局部阈值法与动态阈值法结合的方法进行图像的二值化，以及采用基于边缘检测分割与基于区域的分割结合的方法进行模块分割，提高了文字从图像中提取的精准度，提高了文字识别正确率，且通过便捷修改模块修正文字识别出现的误差，既方便又防止出错。
附图说明
图1为发明银行自助机器人文字识别装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：
一种银行自助机器人文字识别装置，包括：
控制处理器、文字图像撷取模块、文字图像分割模块、文字识别模块、数据库、语音提醒模块、手写输入模块和便捷修改模块；控制处理器分别与文字图像撷取模块、文字图像分割模块、文字识别模块、数据库、文字显示模块、语音提醒模块、手写输入模块和便捷修改模块电性连接，数据库与文字识别模块电性连接，书写输入模块与便捷修改模块电性连接，用于修改识别错误的文字。文字图像撷取模块有一个摄像头用于图像撷取输入，且其中包括聚类分析模块、灰度化模块、图像滤波模块、二值化模块、倾斜校正模块。文字图像分割模块包括模块分割模块和字符分割模块，文字识别模块采用建立类神经网络数据库和比对的方法识别文字，手写输入模块包含有一个电容式手写板和一个手写笔，用于手写输入。便捷修改模块包含有一块触屏式显示屏，用于显示识别文字结果和客户对比定位识别错误的文字，聚类分析模块采用K-means算法进行颜色聚类，所述二值化模块采用局部阈值法与动态阈值法结合的方法，用于提高目标与背景的区分能力。模块分割模块采用基于边缘检测分割与基于区域的分割结合的方法，通过亮度差和相似像素综合判断区域划分，用于精细模块的分割。
当文字图像撷取模块的摄像头将文字图像摄取后，对图像依次进行聚类分析、灰度化、图像滤波、二值化、倾斜校正处理，其中二值化处理过程先对文字图像进行局部阈值法处理再对处理后的每一部分进行动态阈值法处理。处理后的文字图像在文字图像分割模块进行分割，分割处理过程采用先对文字图像进行基于区域的分割再对分割后的每一区域进行基于边缘检测的分割，对分割后的文字图像在字符分割模块中进行字符分割，字符分割后控制处理器经分割后的字符传送给文字识别模块，文字识别模块采用建立类神经网络数据库和比对的方法识别文字，识别出的文字经控制处理器传送给便捷修改模块，并在触屏式显示屏中显示出文字，同时通过语音提醒模块提醒客户人工校正，若识别文字无误，则不进行修改，若文字有误，则通过触屏时显示屏确定文字，通过手写输入板记性便捷修改。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.一种银行自助机器人文字识别装置，其特征在于包括：
控制处理器、文字图像撷取模块、文字图像分割模块、文字识别模块、数据库、语音提醒模块、手写输入模块和便捷修改模块；所述控制处理器分别与所述文字图像撷取模块、文字图像分割模块、文字识别模块、数据库、文字显示模块、语音提醒模块、手写输入模块和便捷修改模块电性连接，所述数据库与所述文字识别模块电性连接，所述书写输入模块与所述便捷修改模块电性连接，用于修改识别错误的文字。
2.根据权利要求1所述的一种银行自助机器人文字识别装置，其特征在于，所述文字图像撷取模块有一个摄像头用于图像撷取输入，且其中包括聚类分析模块、灰度化模块、图像滤波模块、二值化模块、倾斜校正模块。
3.根据权利要求1所述的一种银行自助机器人文字识别装置，其特征在于，所述文字图像分割模块包括模块分割模块和字符分割模块。
4.根据权利要求1所述的一种银行自助机器人文字识别装置，其特征在于，所述文字识别模块采用建立类神经网络数据库和比对的方法识别文字。
5.根据权利要求1所述的一种银行自助机器人文字识别装置，其特征在于，所述手写输入模块包含有一个电容式手写板和一个手写笔，用于手写输入。
6.根据权利要求1所述的一种银行自助机器人文字识别装置，其特征在于，所述便捷修改模块包含有一块触屏式显示屏，用于显示识别文字结果和客户对比定位识别错误的文字。
7.根据权利要求2所述的文字图像撷取模块，其特征在于，所述聚类分析模块采用K-means算法进行颜色聚类，所述二值化模块采用局部阈值法与动态阈值法结合的方法，用于提高目标与背景的区分能力。
8.根据权利要求3所述的文字图像分割模块，其特征在于，所述模块分割模块采用基于边缘检测分割与基于区域的分割结合的方法，通过亮度差和相似像素综合判断区域划分，用于精细模块的分割。
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