CN111259899A - 一种喷码字符检测方法 - Google Patents

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CN111259899A CN202010029532.3A CN202010029532A CN111259899A CN 111259899 A CN111259899 A CN 111259899A CN 202010029532 A CN202010029532 A CN 202010029532A CN 111259899 A CN111259899 A CN 111259899A
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Abstract

本发明公开了一种喷码字符检测方法：步骤(1)采集一幅合格样品的喷码图像作为基准图像；步骤(2)在基准图像上画框选择待检测的字符区域；步骤(3)采集流水线上待检测的喷码样品图像；步骤(4)如果当前图像的字符区域相对于基准图像的字符区域位置存在偏差，则采用基于特征点匹配的目标跟踪算法跟踪待检测的字符区域；步骤(5)如果待检测的字符区域中可能包含多行文字，则将字符区域图像输入至语义分割神经网络中，将多行文字区域分割为单行；步骤(6)校正扭曲和/或倾斜的单行文字；步骤(7)采用改进的卷积循环神经网络算法识别单行文字；步骤(8)判断是否检测完所有样品，若未完成则重复步骤(3)‑(8)，否则结束检测。

Description

一种喷码字符检测方法
技术领域
本发明属于工业视觉检测技术领域，尤其涉及一种喷码字符检测方法。
背景技术
在商品生产过程中，需要在商品包装表面对生产日期、产品批号等信息进行喷码。由于生产环境中不确定因素的干扰，喷码过程中往往会出现漏喷、重码、喷码字符缺失、喷码字符错误等情况。人工检测喷码产品是否合格，速度慢，效率低，且会耗费大量人力成本。
目前常采用机器视觉方法检测喷码字符，用图像传感器采集流水线上的商品包装的喷码图像，再传输给字符检测模块处理。在商品喷码和图像采集过程中，由于机械抖动等原因，图像中喷码字符的位置会发生偏移，导致无法准确定位喷码字符的区域；在工业环境中采集的喷码图像存在噪声、不均匀光照、不均匀背景、低对比度、字符粘连等问题，会影响喷码检测的精度；在实际生产中，有时会将字符喷码在油壶、饮料瓶等曲面物体上，造成字符的弯曲变形；此外工业检测要求较高的准确性和实时性，这些都给喷码字符检测带来了挑战。
近年来随着深度学习的发展，自然场景文字检测与识别技术已经取得了较大进展，但常用的基于深度学习的场景文字检测方法如SSD(Single Shot MultiBox Detector，单次多框检测器)、YOLO(You Only Look Once)、CTPN(Connectionist Text ProposalNetwork，连接文本提议网络)、EAST(Efficient and Accuracy Scene Text)等，网络结构复杂，参数多，计算量大，应用于喷码字符检测问题中实时性不足。专利申请号为CN201810607169.1，名称为“一种基于深度学习的包装喷码检测方法”，采用语义分割神经网络定位字符区域，使用旋转矩形对字符区域进行倾斜校正，采用对折切分的方式将两行字符切分为单行字符，该方法可以较好地提取字符区域。但由于采用了语义分割神经网络对整幅图像进行分割，运算量较大；旋转矩形仅能对字符进行倾斜校正，无法校正弯曲的字符；采用对折切分的方式将两行字符切分为单行字符，无法适应存在多行喷码字符的情况。此外由于连续采集的待检测喷码图像背景相似，喷码字符位置偏差不大，上述方法将每一张待检测的图像视为独立的，未能考虑到这些喷码图像间的关联性。
发明内容
针对现有技术的缺陷和改进需求，本发明的目的在于提供一种复杂场景下的喷码字符检测方法，在噪声、不均匀光照、不均匀背景、低对比度等场景下准确定位喷码字符的区域；并将喷码字符区域内的多行字符分割为单行；校正喷码在曲面上形成的倾斜、弯曲的字符；保证较高的喷码字符识别精度和处理速度。
为实现上述目的，本发明提供了一种复杂场景下的喷码字符检测方法，所述方法包括如下步骤：
步骤(1)采集一幅合格样品的喷码图像作为基准图像。
步骤(2)在基准图像上画框选择待检测的字符区域。
步骤(3)采集流水线上待检测的喷码样品图像。
步骤(4)如果当前图像的字符区域相对于基准图像的字符区域位置存在偏差，则采用基于特征点匹配的目标跟踪算法，跟踪待检测的字符区域。
步骤(5)如果待检测的字符区域中包含多行文字，则将字符区域图像输入至语义分割神经网络中，将多行文字区域分割为单行。
步骤(6)校正扭曲和/或倾斜的单行文字。
步骤(7)采用改进的CRNN算法识别单行文字。
步骤(8)判断是否检测完所有样品，若未完成，重复步骤(3)-(8)，否则结束检测。
进一步地，所述步骤(4)包括如下子步骤：
步骤(4.1)采用特征点检测算法检测基准图像的特征点，并使用二进制特征描述子对特征进行描述，得到特征点集合O：
Figure BDA0002363781530000031
其中
Figure BDA0002363781530000032
为基准图像的特征点的坐标，fi o为该特征点的描述子，|O|为集合O中的特征点总数目。
根据特征点的坐标是否位于画框选择的区域内，将特征点划分为前景特征点和背景特征点，得到前景特征点集合Of和背景特征点集合Ob，O＝Of∪Ob。
步骤(4.2)采用与步骤(4.1)相同的特征点检测算法与特征描述子，对当前图像进行特征检测，得到特征点集合
Figure BDA0002363781530000033
其中
Figure BDA0002363781530000034
为当前图像的特征点的坐标，fi p为该特征点的描述子，|P|为集合P中的特征点总数目。
步骤(4.3)采用k最近邻(k-Nearest Neighbor，k-NN)匹配算法对当前图像的特征集合O与基准图像的特征集合P进行特征匹配。
对特征集合P中的每一个特征点
Figure BDA00023637815300000315
计算其描述子fi p与特征集合O中每一个特征点
Figure BDA0002363781530000035
的特征描述子
Figure BDA00023637815300000316
的汉明距离
Figure BDA00023637815300000317
作为特征点
Figure BDA0002363781530000036
与
Figure BDA0002363781530000037
之间的距离
Figure BDA0002363781530000038
Figure BDA0002363781530000039
其中XOR表示异或运算，
Figure BDA00023637815300000310
代表特征描述子fi p在第n维度上的值，
Figure BDA00023637815300000311
代表特征描述子
Figure BDA00023637815300000318
在第n维度上的值，dim代表特征描述子的总维数。
返回特征集合O中与特征点
Figure BDA00023637815300000312
距离最近的匹配点和次近的匹配点，不失一般性，假设最近的匹配点为
Figure BDA00023637815300000313
次近的匹配点为
Figure BDA00023637815300000314
步骤(4.4)对匹配结果进行筛选，剔除误匹配的特征点。匹配点筛选算法为：
若
Figure BDA0002363781530000041
为前景特征点，且
Figure BDA0002363781530000042
与
Figure BDA0002363781530000043
的距离小于设定的阈值θ，且
Figure BDA0002363781530000044
与
Figure BDA0002363781530000045
的距离和
Figure BDA0002363781530000046
与
Figure BDA0002363781530000047
的距离的比值小于设定的阈值γ，则视为正确匹配。将正确匹配的特征点对
Figure BDA0002363781530000048
重新记作(ai,mi)，加入集合K中，K表示集合P和特征集合O相匹配的特征点的集合。
Figure BDA0002363781530000049
其中ai表示特征集合P中检测到的特征点，mi表示特征集合O中与ai对应特征点的索引，|K|表示集合K中的特征点对的总数目。
步骤(4.5)根据匹配结果，计算当前图像文字区域相对于基准图像文字区域的旋转角度和当前图像文字区域的中心坐标。
其中旋转角度的计算方法为：
对于特征集合K中的任意两个特征点对(ai,mi),(aj,mj)，记特征点ai,aj的水平距离
Figure BDA00023637815300000410
竖直距离
Figure BDA00023637815300000411
其中
Figure BDA00023637815300000412
分别代表特征点ai的横坐标和纵坐标，同理特征点mi,mj的水平距离
Figure BDA00023637815300000413
竖直距离
Figure BDA00023637815300000414
其中
Figure BDA00023637815300000415
分别代表特征点mi的横坐标和纵坐标；计算集合K中每一对关键点旋转角度的集合
Figure BDA00023637815300000416
取Dθ分布的中值θ作为旋转角度：θ＝med(Dθ)；
当前图像文字区域中心坐标的计算方法为：
根据旋转角度θ生成旋转矩阵R：
Figure BDA00023637815300000417
计算mi相对于中心c的相对坐标ri＝mi-c，集合K中的每一对特征点(ai,mi)都对当前图像文字区域中心进行预测，其预测公式为：h(ai,mi)＝ai-Rri，得到一组预测点集合
Figure BDA00023637815300000418
|V|表示集合V中的预测点的总数目。
使用层次聚类算法对预测点集合V进行聚类，得到包含元素最多的子集Vc，计算Vc中所有点坐标的均值
Figure BDA00023637815300000419
作为文字区域中心的坐标。
根据文字区域中心和旋转角度，计算当前图像的文字区域。
进一步地，所述步骤(5)包括如下子步骤：
步骤(5.1)将字符区域图像输入至语义分割神经网络中，将图像中的每个像素分为文字、背景、文字与背景的边界三类，得到一幅三通道的像素概率图，三个通道分别对应当前像素属于文字、背景、边界的概率。
步骤(5.2)对像素概率图进行阈值化，生成文字分割二值图，将黑色像素所在区域作为背景，白色像素区域作为字符区域。
步骤(5.3)文字分割二值图中可能还存在一些伪文字区域，对文字分割二值图做连通域分析，标记出图中所有的连通域，去除图中宽度、高度、面积超出阈值的连通域，输出文本行分割结果。
进一步地，所述步骤(5.1)中的语义分割神经网络的结构为，该神经网络共包括五个子模块，前三个子模块均包含3个卷积层和相应的RELU激活函数进行特征提取，卷积层的输出经过一个大小为2×2且步长为2的最大池化层进行下采样，输入图像经过前三个模块后共经过了8倍下采样，输出一组大小为W/8×H/8的特征图像。
第四个子模块包含3个卷积层和相应的激活函数RELU，对上一模块的特征图像进行编码，针对文本行的长度大于宽度的特点，将3个卷积层的卷积核大小分别设置为3×3,1×3,1×1，更多地编码图像水平方向的信息。
第五个子模块包含1个卷积层和3个反卷积层，每个卷积层和反卷积层均经过激活函数RELU激活，对上一模块编码的特征图像进行解码。每个反卷积层的卷积步长均为2，以实现对上一层输出的2倍上采样，编码的特征图像共经过8倍上采样，使得输出特征图尺寸与卷积神经网络的输入图像尺寸相同，最后经过一个softmax层将每个像素分为3类：文本类，边界类，背景类。输出这个像素属于文字、文字与背景的边界、背景的概率p1、p2、p3，得到文字像素概率图P＝(p1,p2,p3)。
softmax函数公式为：
Figure BDA0002363781530000061
上式中xi代表特征图上某一点在第i类上的输出值，si代表点在第i类上的softmax值，k表示分类类别总数。
进一步地，所述步骤(5.1)中的语义分割神经网络的损失函数采用多分类的交叉熵损失函数:
Figure BDA0002363781530000062
其中yi代表样本的真实概率，si代表神经网络的预测概率，e代表交叉熵函数的损失值，k表示分类类别总数。
进一步地，所述步骤(5.2)中的像素概率图进行阈值化的方法为：对于步骤(5.1)中得到的像素概率图P中的每一个像素点(x,y)，若其属于文字类的概率p1(x,y)大于第一阈值thr1或属于边界类的概率p2(x,y)大于第二阈值thr2，则将该像素(x,y)视为文字像素，将文字分割二值图M中的对应位置的像素值置为1，否则置为0。
M(x,y)＝1,if(p1(x,y)＞thr1)or(p2(x,y)＞thr2)
M(x,y)＝0,else
进一步地，所述步骤(6)中的扭曲和/或倾斜字符校正方法为：对步骤(5.3)中得到的连通域的每一列，计算连通域在这一列上的高度h＝yt-yb，和中点坐标
Figure BDA0002363781530000063
其中xn为当前列的横坐标，yt为连通域的上端点，yb为连通域的下端点。得到一组中点坐标P＝((x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...,(xn,yn))和一组高度值H＝(h1,h2,h3,...,hn)。
计算中点纵坐标的平均值
Figure BDA0002363781530000064
计算平均高度
Figure BDA0002363781530000065
将连通域作为掩膜提取原始的文本行图像，对文本行图像的每一列，提取以中点yi为中心，高度为havg的像素区域，将其映射到以yavg为中心，高度为havg的范围内，得到校正后的文本行图像。其映射公式如下：
g(x,y)＝f(x,y-(yi-yavg))，
Figure BDA0002363781530000071
进一步地，所述步骤(7)中的字符识别方法使用改进后的卷积循环神经网络(Convolutional Recurrent Neural Network，简写为CRNN)算法，CRNN算法首先使用一组卷积层CNN进行特征提取，再将卷积特征输入至一组双向长短时记忆网络(BiLSTM)，提取文字序列特征，使用联结主义时间分类算法(Connectionist temporal classification，简写为CTC)计算损失函数，实现对字符序列的端到端识别。
本发明中对CRNN算法的主要改进在于：将原始CRNN网络中的双向长短时记忆网络层(BiLSTM)部分替换为两个卷积核大小为3，卷积核数目为512的一维卷积层conv1d进行文字序列特征提取，在仅牺牲较小识别精度的情况下，减少了神经网络的运算量，提高了字符识别速度，以满足喷码检测的实时性要求。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有如下有益效果：
本发明提出了一种复杂环境下的喷码字符检测方法。首先，根据连续采集的待检测喷码图像背景相似，喷码字符位置偏差不大的特点，采用一种基于特征点匹配的目标跟踪算法，准确定位待检测的文字区域，该方法相对于基于神经网络的文字检测算法速度更快，同时保证较高的准确性；其次，对于提取的文字区域，设计了一个轻量级的语义分割神经网络将多行文字分割为单行，该神经网络相比于常见的语义分割神经网络如FCN、U-Net等，使用了较少的卷积核数目和卷积层数，同时仅将待检测的文字区域图像作为输入，相比于将采集的整幅原始图像作为输入，运算量更小，速度更快，在图像存在噪声、不均匀光照、不均匀背景低对比度，文本行粘连时也能准确分割；再次，本发明提出了一种扭曲喷码字符校正方法，可以准确校正扭曲倾斜的喷码字符；最后，本发明采用改进的CRNN算法识别校正后的单行喷码字符，在保证识别精度的情况下提高了网络的运算速度。
附图说明
图1为本发明实施例中一种喷码字符检测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例中采集的基准图像；
图3为本发明实施例中待检测区域跟踪方法的流程示意图；
图4(a)为本发明实施例中一种待检测图像文字区域的定位效果图；
图4(b)为本发明实施例中另一种待检测图像文字区域的定位效果图；
图5为本发明实施例中提取的文字区域；
图6为本发明实施例中语义分割神经网络的结构图；
图7(a)为本发明实施例中语义分割神经网络输出的文字部分的像素概率图；
图7(b)为本发明实施例中语义分割神经网络输出的文字与背景边界部分的像素概率图；
图7(c)为本发明实施例中语义分割神经网络输出的背景部分的像素概率图；
图7(d)为本发明实施例中对像素概率图进行阈值化后生成文字分割二值图；
图8为本发明实施例中文本行分割结果示意图；
图9为本发明实施例中经过扭曲校正后的单行字符。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1所示，本发明提供了一种喷码字符检测方法，包括：
步骤(1)采集一幅合格样品的喷码图像作为基准图像。如图2所示，为本发明实施例中采集的基准图像
步骤(2)在基准图像上画框选择待检测的字符区域。
步骤(3)采集流水线上待检测的喷码样品图像。
步骤(4)当前图像的字符区域与基准图像的字符区域位置存在偏差，采用基于特征点匹配的目标跟踪算法，跟踪待检测的字符区域。
具体地，如图3所示，对待检测区域进行跟踪的方法包括：
步骤(4.1)采用FAST特征点检测算法检测基准图像的特征点，并使用256位二进制BRISK特征描述子对特征进行描述，得到特征集合O:
Figure BDA0002363781530000091
其中
Figure BDA0002363781530000092
为基准图像的特征点的坐标，fi o为该特征点的描述子，|O|为集合O中的特征点总数目。
根据特征点的坐标是否位于画框选择的区域内，将特征点划分为前景特征点和背景特征点，得到前景特征点集合Of和背景特征点集合Ob，O＝Of∪Ob。
步骤(4.2)采用与步骤(4.1)相同的特征点检测算法与特征描述子，对当前图像进行特征检测，得到特征集合
Figure BDA0002363781530000093
其中
Figure BDA0002363781530000094
为当前图像的特征点的坐标，fi p为该特征点的描述子，|P|为集合P中的特征点总数目。
步骤(4.3)采用k-NN匹配算法对当前图像的特征集合O与基准图像的特征集合P进行特征匹配，其中k-NN算法的参数k＝2，对特征集合P中的每一个特征点
Figure BDA0002363781530000095
计算其描述子fi p与特征集合O中每一个特征点
Figure BDA0002363781530000096
的特征描述子
Figure BDA00023637815300001028
的汉明距离，作为特征点
Figure BDA0002363781530000101
与
Figure BDA0002363781530000102
之间的距离
Figure BDA0002363781530000103
Figure BDA0002363781530000104
其中XOR表示异或运算，
Figure BDA0002363781530000105
代表特征描述子fi p在第n维度上的值，
Figure BDA0002363781530000106
代表特征描述子
Figure BDA00023637815300001027
在第n维度上的值，dim代表特征描述子的总维数。
返回特征集合O中与特征点
Figure BDA0002363781530000107
距离最近的匹配点和次近的匹配点，不失一般性，假设最近的匹配点为
Figure BDA0002363781530000108
次近的匹配点为
Figure BDA0002363781530000109
步骤(4.4)对匹配结果进行筛选，剔除误匹配的特征点。匹配点筛选算法为：
若
Figure BDA00023637815300001010
满足公式：
Figure BDA00023637815300001011
则将特征点对
Figure BDA00023637815300001012
视为正确的匹配点对，重新记作(ai,mi)，加入集合K中。公式中
Figure BDA00023637815300001013
表示
Figure BDA00023637815300001014
与
Figure BDA00023637815300001015
的距离，
Figure BDA00023637815300001016
表示
Figure BDA00023637815300001017
与
Figure BDA00023637815300001018
的距离，阈值γ＝0.8,θ＝0.25。
Figure BDA00023637815300001019
其中ai表示特征集合P中检测到的特征点，mi表示特征集合O中与ai对应特征点的索引，|K|表示集合K中的特征点对的总数目。
步骤(4.5)对于特征集合K中的任意两个特征点对(ai,mi),(aj,mj)，记特征点ai,aj的水平距离
Figure BDA00023637815300001020
竖直距离
Figure BDA00023637815300001021
其中
Figure BDA00023637815300001022
分别代表特征点ai的横坐标和纵坐标，同理特征点mi,mj的水平距离
Figure BDA00023637815300001023
竖直距离
Figure BDA00023637815300001024
其中
Figure BDA00023637815300001025
分别代表特征点mi的横坐标和纵坐标，计算集合K中每一对关键点旋转角度的集合Dθ：
Figure BDA00023637815300001026
取Dθ分布的中值θ作为旋转角度：θ＝med(Dθ)
根据旋转角度θ生成旋转矩阵R
Figure BDA0002363781530000111
将基准图像文字区域中心点记为c，对特征点集合K中的每一对特征点(a,m)，计算m相对于中心c的相对坐标rm＝m-c。集合K中的每一对特征点(a,m)都对当前图像文字区域中心进行预测，其预测公式为：h(a,m)＝a-Rrm，得到一组预测点集合
Figure BDA0002363781530000112
使用层次聚类算法对预测点集合V进行聚类，得到包含元素最多的子集Vc，计算Vc中所有预测点坐标的均值
Figure BDA0002363781530000113
作为文字区域中心的坐标。
根据文字区域中心和旋转角度，计算当前图像的文字区域。如图4(a)所示为本发明实施例中一种待检测图像文字区域的定位效果图；图4(b)所示为本发明实施例中另一种待检测图像文字区域的定位效果图。
步骤(5)截取步骤(4)得到的待检测图像文字区域，如图(5)所示，待检测的字符区域中可能包含多行文字，将字符区域图像输入至语义分割神经网络，对字符区域进行文本行分割。
步骤(5.1)将字符区域图像输入至如图6所示的语义分割神经网络中，将图像中的每个像素分为文字、背景、文字与背景的边界三类，输出这个像素属于文字、文字与背景的边界、背景的概率p1、p2、p3，得到文字像素概率图P＝(p1,p2,p3)。
如图6所示，所述步骤(5.1)中的语义分割神经网络的结构为，该神经网络共包括五个子模块，前三个子模块均包含3个卷积层和相应的RELU激活函数进行特征提取，卷积层的输出经过一个大小为2×2且步长为2的最大池化层进行下采样，输入图像经过前三个模块后共经过了8倍下采样，输出一组大小为W/8×H/8的特征图像。
第四个子模块包含3个卷积层和相应的激活函数RELU，对上一模块的特征图像进行编码，针对文本行的长度大于宽度的特点，将3个卷积层的卷积核大小分别设置为3×3,1×3,1×1，更多地编码图像水平方向的信息。
第五个子模块包含1个卷积层和3个反卷积层，每个卷积层和反卷积层均经过激活函数RELU激活，对上一模块编码的特征图像进行解码。每个反卷积层的卷积步长均为2，以实现对上一层输出的2倍上采样，编码的特征图像共经过8倍上采样，使得输出特征图尺寸与卷积神经网络的输入图像尺寸相同，最后经过一个softmax层将每个像素分为3类：文本类，边界类，背景类。输出这个像素属于文字、文字与背景的边界、背景的概率p1、p2、p3，得到文字像素概率图P＝(p1,p2,p3)。
softmax函数公式为：
Figure BDA0002363781530000121
上式中xi代表特征图上某一点在第i类上的输出值，si代表点在第i类上的softmax值，k表示分类类别总数。
语义分割神经网络的损失函数采用多分类的交叉熵损失函数:
Figure BDA0002363781530000122
步骤(5.2)对于步骤(5.1)中得到的像素概率图P中的每一个像素点，若其属于文字类的概率大于第一阈值thr1或属于边界类的概率大于第二阈值thr2，则将该像素视为文字像素，将文字分割二值图M中的对应位置的像素值置为1，否则置为0。
M(x,y)＝1,if(p1(x,y)＞thr1)or(p2(x,y)＞thr2)
M(x,y)＝0,else
如图7所示，为本发明实施例中语义分割神经网络输出的结果示意图，其中图7(a)为文字部分的像素概率图；图7(b)为文字与背景边界部分的像素概率图；图7(c)为背景部分的像素概率图；图7(d)为对像素概率图进行阈值化后生成文字分割二值图。
步骤(5.3)文字分割二值图M中可能还存在一些伪文字区域，对文字分割二值图M做连通域分析，标记出图中所有的连通域，去除图中宽度、高度、面积超出阈值的连通域，输出文本行分割结果。如图8所示，为本发明实施例中文本行分割结果示意图。
步骤(6)对步骤(5.3)中得到的连通域的每一列，计算连通域在这一列上的高度h＝yt-yb，和中点坐标
Figure BDA0002363781530000131
其中xn为当前列的横坐标，yt为连通域的上端点，yb为连通域的下端点。得到一组中点坐标P＝((x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...,(xn,yn))和一组高度值H＝(h1,h2,h3,...,hn)。
计算中点纵坐标的平均值
Figure BDA0002363781530000132
计算平均高度
Figure BDA0002363781530000133
将连通域作为掩膜提取原始的文本行图像，对文本行图像的每一列，提取以中点yi为中心，高度为havg的像素区域，将其映射到以yavg为中心，高度为havg的范围内，得到校正后的文本行图像。其映射公式为：
g(x,y)＝f(x,y-(yi-yavg))，
Figure BDA0002363781530000134
如图9所示为本发明实施例中经过扭曲校正后的单行字符。
步骤(7)采用改进的卷积循环神经网络(Convolutional Recurrent NeuralNetwork，简写为CRNN)算法识别文本行。对CRNN的具体改进在于：将原始CRNN网络中的双向长短时记忆网络层(BiLSTM)部分替换为两个卷积核大小为3，卷积核数目为512的一维卷积层conv1d进行文字序列特征提取。
步骤(8)判断是否检测完所有样品，若未完成，重复步骤(3)-(8)，否则结束检测。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种喷码字符检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤(1)采集一幅合格样品的喷码图像作为基准图像；
步骤(2)在基准图像上画框选择待检测的字符区域；
步骤(3)采集流水线上待检测的喷码样品图像；
步骤(4)如果当前图像的字符区域相对于基准图像的字符区域位置存在偏差，则采用基于特征点匹配的目标跟踪算法，跟踪待检测的字符区域；
步骤(5)如果待检测的字符区域中可能包含多行文字，则将字符区域图像输入至语义分割神经网络中，将多行文字区域分割为单行；
步骤(6)校正扭曲和/或倾斜的单行文字；
步骤(7)采用改进的卷积循环神经网络算法识别单行文字；
步骤(8)判断是否检测完所有样品，若未完成则重复步骤(3)-(8)，否则结束检测。
2.如权利要求1所述的喷码字符检测方法，其特征在于，所述步骤(4)包括如下子步骤：
步骤(4.1)采用特征点检测算法检测基准图像的特征点，并使用二进制特征描述子对特征进行描述，得到特征点集合O；
步骤(4.2)采用与步骤(4.1)相同的特征点检测算法与特征描述子，对当前图像进行特征检测，得到特征点集合P；
步骤(4.3)采用k最近邻匹配算法对当前图像的特征集合O与基准图像的特征集合P进行特征匹配；
步骤(4.4)对匹配结果进行筛选，剔除误匹配的特征点；
步骤(4.5)根据匹配结果，计算当前图像文字区域相对于基准图像文字区域的旋转角度和当前图像文字区域的中心坐标。
3.如权利要求1或2所述的喷码字符检测方法，其特征在于，所述步骤(5)包括如下子步骤：
步骤(5.1)将字符区域图像输入至语义分割神经网络中，将图像中的每个像素分为文字、背景、文字与背景的边界三类，得到一幅三通道的像素概率图，三个通道分别对应当前像素属于文字、背景、边界的概率；
步骤(5.2)对像素概率图进行阈值化，生成文字分割二值图，将黑色像素所在区域作为背景，白色像素区域作为字符区域；
步骤(5.3)文字分割二值图中可能还存在一些伪文字区域，对文字分割二值图做连通域分析，标记出图中所有的连通域，去除图中宽度、高度、面积超出阈值的连通域，输出文本行分割结果。
4.如权利要求1或2所述的喷码字符检测方法，其特征在于，所述步骤(4.1)具体为：
根据特征点的坐标是否位于画框选择的区域内，将特征点划分为前景特征点和背景特征点，得到前景特征点集合Of和背景特征点集合Ob，合并前景特征点集合Of和背景特征点集合Ob得到特征点集合O＝Of∪Ob；其中
Figure FDA0002363781520000021
Figure FDA0002363781520000022
为基准图像的特征点的坐标，fi o为该特征点的描述子，|O|为集合O中的特征点总数目。
5.如权利要求1或2所述的喷码字符检测方法，其特征在于，所述步骤(4.3)具体为：
对特征集合P中的每一个特征点
Figure FDA0002363781520000023
计算其描述子fi p与特征集合O中每一个特征点
Figure FDA0002363781520000024
的特征描述子
Figure FDA0002363781520000025
的汉明距离
Figure FDA0002363781520000026
作为特征点
Figure FDA0002363781520000027
与
Figure FDA0002363781520000028
之间的距离
Figure FDA0002363781520000029
其中XOR表示异或运算，
Figure FDA00023637815200000210
代表特征描述子fi p在第n维度上的值，
Figure FDA00023637815200000211
代表特征描述子
Figure FDA00023637815200000212
在第n维度上的值，dim代表特征描述子的总维数；
返回特征集合O中与特征点
Figure FDA00023637815200000213
距离最近的匹配点和次近的匹配点。
6.如权利要求1或2所述的喷码字符检测方法，其特征在于，所述步骤(4.5)具体为：
旋转角度的计算方法为：
对于特征集合K中的任意两个特征点对(ai,mi),(aj,mj)，记特征点ai,aj的水平距离
Figure FDA0002363781520000031
竖直距离
Figure FDA0002363781520000032
其中
Figure FDA0002363781520000033
分别代表特征点ai的横坐标和纵坐标，同理特征点mi,mj的水平距离
Figure FDA0002363781520000034
竖直距离
Figure FDA0002363781520000035
其中
Figure FDA0002363781520000036
分别代表特征点mi的横坐标和纵坐标，计算集合K中每一对关键点旋转角度的集合Dθ：
Figure FDA0002363781520000037
取Dθ分布的中值θ作为旋转角度：θ＝med(Dθ)；
当前图像文字区域中心坐标的计算方法为：
根据旋转角度θ生成旋转矩阵R：
Figure FDA0002363781520000038
计算mi相对于中心c的相对坐标ri＝mi-c，集合K中的每一对特征点(ai,mi)都对当前图像文字区域中心进行预测，其预测公式为：h(ai,mi)＝ai-Rri，得到一组预测点集合
Figure FDA0002363781520000039
|V|表示集合V中的预测点的总数目；
使用层次聚类算法对预测点集合V进行聚类，得到包含元素最多的子集Vc，计算Vc中所有点坐标的均值
Figure FDA00023637815200000310
作为文字区域中心的坐标；
根据文字区域中心和旋转角度，计算当前图像的文字区域。
7.如权利要求3所述的喷码字符检测方法，其特征在于，所述步骤(5.1)中的语义分割神经网络包括五个子模块，前三个子模块均包含3个卷积层和相应的RELU激活函数进行特征提取，卷积层的输出经过一个大小为2×2且步长为2的最大池化层进行下采样，输入图像经过前三个模块后共经过了8倍下采样，输出一组大小为W/8×H/8的特征图像；
第四个子模块包含3个卷积层和相应的激活函数RELU，对上一模块的特征图像进行编码，针对文本行的长度大于宽度的特点，将3个卷积层的卷积核大小分别设置为3×3,1×3,1×1,更多地编码图像水平方向的信息；
第五个子模块包含1个卷积层和3个反卷积层，每个卷积层和反卷积层均经过激活函数RELU激活，对上一模块编码的特征图像进行解码，每个反卷积层的卷积步长均为2，以实现对上一层输出的2倍上采样，编码的特征图像共经过8倍上采样，使得输出特征图尺寸与卷积神经网络的输入图像尺寸相同，最后经过一个softmax层将每个像素分为3类：文本类、边界类和背景类，输出这个像素属于文字、文字与背景的边界、背景的概率p1、p2、p3，得到文字像素概率图P＝(p1,p2,p3)；
softmax函数公式为：
Figure FDA0002363781520000041
上式中xi代表特征图上某一点在第i类上的输出值，si代表点在第i类上的softmax值，k表示分类类别总数。
8.如权利要求3所述的喷码字符检测方法，其特征在于，所述步骤(5.2)中的像素概率图进行阈值化的方法为：对于步骤(5.1)中得到的像素概率图P中的每一个像素点，若其属于文字类的概率大于第一阈值thr1或属于边界类的概率大于第二阈值thr2，则将该像素视为文字像素，将文字分割二值图M中的对应位置的像素值置为1，否则置为0；
Figure FDA0002363781520000042
9.如权利要求1或2所述的喷码字符检测方法，其特征在于，所述步骤(6)中的扭曲和/或倾斜字符校正方法为：
对步骤(5.3)中得到的连通域的每一列，计算连通域在这一列上的高度h＝yt-yb，和中点坐标
Figure FDA0002363781520000043
其中xn为当前列的横坐标，yt为连通域的上端点，yb为连通域的下端点，得到一组中点坐标P＝((x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...,(xn,yn))和一组高度值H＝(h1,h2,h3,...,hn)；
计算中点纵坐标的平均值
Figure FDA0002363781520000051
计算平均高度
Figure FDA0002363781520000052
将连通域作为掩膜提取原始的文本行图像，对文本行图像的每一列，提取以中点yi为中心，高度为havg的像素区域，将其映射到以yavg为中心，高度为havg的范围内，得到校正后的文本行图像，其映射公式如下：g(x,y)＝f(x,y-(yi-yavg))，
Figure FDA0002363781520000053
10.如权利要求1或2所述的喷码字符检测方法，其特征在于，所述步骤(7)中的字符识别方法使用改进后的卷积循环神经网络(Convolutional Recurrent NeuralNetwork，CRNN)算法，CRNN算法首先使用一组卷积层CNN进行特征提取，再将卷积特征输入至一组双向长短时记忆网络，提取文字序列特征，使用联结主义时间分类算法计算损失函数，实现对字符序列的端到端识别。
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