[发明专利]一种基于机器视觉的食品生产日期喷墨字体修复方法

说明书

一种基于机器视觉的食品生产日期喷墨字体修复方法，读入含有所述生产日期的图像，包括以下步骤：对读入图像进行二值化处理；对二值化处理后的图像进行子图分割；寻找每一子图的外边界点数组，绘制最小包围矩阵；计算矩阵的最大内切圆，标记多个子图的圆心坐标点；对多个圆心坐标点分别按横、纵坐标分类，对圆心坐标修正形成新的圆心横、纵坐标；根据新的圆心横、纵坐标到图像坐标零点的距离设置搜索起点与终点，依次连接新的圆心，形成修复后的图像。解决了现有喷墨字体修复中存在的普遍适用性差、不能完全修复、错误识别、不能识别的问题。

技术领域

本发明涉及食品生产技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的食品生产日期喷墨字体修复方法。

背景技术

近年来，随着人们文化素质和健康意识的不断提升，饮食健康越来越引起人们的重视，因此对于食品安全提出了更高要求，不言而喻，食品生产日期和保质期是直接关系食品能否食用的重要条件。为实现生产在线和生产日期喷印同步进行的食品生产要求，企业采用喷码机进行食品生产日期喷印，但在食品生产日期喷印过程中，使用墨水喷码机进行喷印往往会出现生产日期漏印、缺字等问题，在仓储过程中对生产日期的正确识别是必不可少的选项。

墨水喷码机进行印制的喷墨字体是非连续的，加大了机器视觉智能字符识别难度。目前常用的方法只是把字符提取后采用闵可夫斯基加减法进行膨胀操作，此方法要求喷墨打印点密集程度高，相邻字符间距较大。而随着喷墨机的老化，不可避免的出现打印点稀疏不对称、字符变形等特点，简单的膨胀操作不能达到理想的效果，可能造成字体未完全修复，相邻字符粘连，使得识别过程中发生错误识别或未能识别字符。而且由于各个食品生产企业适用的墨水喷墨机型号不尽相同，因此，打印点密集程度及字符间距都不相同，普通的膨胀操作不能普遍适用。

发明内容

为解决现有喷墨字体修复中存在的普遍适用性差、不能完全修复、错误识别、不能识别的问题，本发明提出一种基于机器视觉的食品生产日期喷墨字体修复方法。

本发明提供的一种基于机器视觉的食品生产日期喷墨字体修复方法，读入含有所述生产日期的图像，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1：对所述图像进行二值化处理：将所述图像分成多个图像块，计算所述多个图像块的二值化平均阈值，根据所述二值化平均阈值对每一图像块进行二值化处理；

S2：对所述二值化处理后的图像进行子图分割；

S3：寻找每一子图的外边界点数组，绘制最小包围矩阵；计算矩阵的最大内切圆，标记所述多个子图的圆心坐标点；

S4：对所述多个圆心坐标点分别按横、纵坐标分类，对所述圆心坐标修正形成新的圆心横、纵坐标；

S5:根据所述新的圆心横、纵坐标到图像坐标零点的距离设置搜索起点与终点，依次连接所述新的圆心，形成修复后的图像。

进一步的，所述步骤S1采用局部自适应二值化方法进行二值化处理，针对每一图像块区域内的所有像素点的像素加权平均，得到所述二值化平均阈值，根据所述二值化平均阈值对每一图像块进行反二值化；当任一像素点的像素值大于所述二值化平均阈值设置为“0”，任一像素点的像素值小于所述二值化平均阈值设置为“1”，“0”代表黑点，“1”代表白点。

进一步的，计算所述多个图像块的二值化平均阈值，所述根据二值化平均阈值对每一图像块进行二值化处理，具体为：

设任一图像块的中心像素点处的灰度值为f(i,j)，图像块中像素点的二值化平均阈值T(i,j)；

对任一图像块的各个像素点(i,j)用k(i,j)进行反二值化；

进一步的，所述步骤S2具体为采用垂直积分投影算法和游程平衡算法对所述二值化处理后的图像进行子图分割。