[发明专利]一种无色差立体标识字符图像采集方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种无色差立体标识字符图像采集方法。

背景技术

无色差立体标识字符在工业生产和物流领域应用广泛，这类字符的突出特点是“无色差”“立体”。字符与背景同颜色，但字符与背景的高度不同，属于立体字符。图1是几个无色差立体字符的应用实例。这些标识信息是实现企业信息化的基础数据源，对其进行自动、快速识别是众多企业亟待解决的问题。由于这类字符靠反光差来成像，造成字符与背景同颜色，所以，利用现有的图像获取技术，得到的字符图像与背景图像的灰度差很小，且不均匀，给字符识别带来很大困难。另外，由于字符大多数都很小(一般小于4X4mm)，高度很低(低于0.5mm)，并且立体字符多制作在钢材、铝材等高反射材料的表面，所以使一般方法获得的字符效果不很理想。

发明内容

针对上述现有技术，本发明提供了一种无色差立体标识字符图像采集方法，通过该方法可以获得无色差立体字符的灰度图像，可直接用于立体字符的识别。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种无色差立体标识字符图像采集方法，步骤如下：

(1)图像采集：单线结构光激光器(其可以投射单线结构光线，结构光线宽100um左右)发射的单线结构光线照射到字符表面后，利用摄像机对图像进行采集，获得无色差立体标识字符同高度相关的畸变信息，然后直接将畸变信息转变为字符的灰度图像；

图像采集的原理为：图像采集原理如图2所示，部件1为单线结构光激光器，它可以投射出单线结构光线(部件5)；部件2是摄像机，它的图像采集方向和激光器的入射方向成一定角度。当激光器投射出的结构光线照射到立体字符(部件3)表面后，结构光受到立体字符凸起表面的调制，结构光光条在高度不同的部位产生畸变和移位，通过摄像机捕获这些畸变的结构光图像，并通过算法将畸变信息转化为字符的灰度信息。部件6是移动机构，它可以带动立体字符在图示x方向移动，每移动一定位移Δl后采集一张图像，每次移动的位移量可用下式来计算：Δl＝H/k，其中：H是被测字符的高度，k为常数值，一般取20左右。然后将这多张图像进行叠加、组合，就可以得到无色差立体字符的有色差图像，可以直接用于立体字符地识别。

研究表明，当结光入射角度和图像传感器主轴成90°时的检测误差最小；而从减少立体字符对光线的遮挡、增加可测范围方面来考虑，当结构光入射角度与被测表面夹角45°左右可以获得最大的测量范围，因此，确定的相关角度如下：单线结构光中心光束入射角度与直线OM的夹角α＝45°，摄像机光轴Zi与直线OM夹角β＝45°，其中直线OM为单线结构激光器镜头中心与摄像机镜头中心的连线，如图2所示。

(2)图像处理

获得字符的结构光图像后需要进行图像处理，具体过程如下：

a.利用直接二值化方法进行处理，二值化阈值设定范围为[0.05 0.25]；

b.对二值化图像进行细化处理。处理方法为形态学方法：其中A是原始图像，B是结构元素图像，先将采用B对图像A膨胀，然后再采用B将膨胀的结果进行腐蚀，CLOSE(A，B)是处理结果。具体公式如下：

CLOSE(A,B)=AB=(A⊕B)⊕B]]>

其中B为半径为5的圆形结构。

(3)将字符的畸变信息转换为字符的灰度

将获得的细化图像分别按先列后行的顺序读取并判断每一点的值，当出现第一个灰度不为零的点时，记录并存储该点所在的行(i)。然后针对图像进行灰度转化，即将中心线上每点的畸变量转化为该点的灰度值，具体算法如下：