[发明专利]一种产品表面字符识别方法

说明书

本发明涉及一种产品表面字符识别方法，包括如下步骤：基于产品图像定位字符所在区域，截取产品图像中的字符识别区图像；将字符识别区图像内的每一个字符分割为单独的识别块，并截取识别块图像；通过深度学习算法识别每个识别块图像中的字符。本发明提供的产品表面字符识别方法，相较于现有的识别方式，其将首先对产品上字符位置进行定位后并进行分割，将给一个字符都单独分割成单独的图像后再通过深度学习的方式进行识别，此种方法无论字符识别的产品、材料、光源等条件如何变更，都无需进行繁复的参数调整，从而大大减少了字符识别软件工程师的工作量，提高了工作效率。

技术领域

本发明涉及产品表面字符识别领域，尤其涉及一种产品表面字符识别方法。

背景技术

在现代工业生产制造行业中，常常需要对产品表面的字符进行识别，例如：手机镜头支撑座上刻印的号码。每个镜头上支撑座会刻印上号码，通过常规的MLP(多层感知)法和单纯的DL法进行识别时，由于号码的背景是属于粗糙不均的，因此不容易凸显背景与前景之间强烈的对比，而且背景复杂与前景的灰阶度相差很近，要提取出前景的数字时，二值化的灰阶值难用定值去设定，即便经过实验可以找出几组最佳的二值化灰阶值，一旦产品变更、材料变更、光源变更等等，后续将会面临因应产品而去设定的非常多参数情况，致使二值化取前景数字的方法就会变得无法掌握。

发明内容

本发明为解决现有的产品表面字符识别方式当更换产品时需要调整图像前处理、后处理的很多参数造成软件工程师工作量大大增加的问题，所采用的技术方案是：一种产品表面字符识别方法，包括如下步骤：

基于产品图像定位字符所在区域，截取产品图像中的字符识别区图像；

将字符识别区图像内的每一个字符分割为单独的识别块，并截取识别块图像；

通过深度学习算法识别每个识别块图像中的字符。

进一步改进为，所述基于产品图像定位字符所在区域，截取产品图像中的字符识别区图像，包括如下步骤：

基于产品图像的尺寸得到产品图像中心点的位置；

按预设尺寸，基于产品图像中心点位置取得字符识别区；

截取字符识别区图像，去除字符识别区以外的背景图像。

进一步改进为，所述将字符识别区图像内的每一个字符分割为单独的识别块，并截取识别块图像，包括如下步骤：

对字符识别区图像进行第一次二值化处理，得到每一个字符所在区域的识别块，并得到包括所有识别块所的最终识别区；

截取最终识别区图像，并去除最终识别区图像以外的背景图像；

对最终识别区图像进行第二次二值化处理，将每一个识别块用不同颜色填充；

截取每个识别块，去除识别块以外的背景图像；

将每一个识别块的形状转换为矩形；

将每一个矩形识别块进行裁剪为单独的识别块图像。

进一步改进为，所述截取最终识别区图像，并去除最终识别区图像以外的背景图像，包括如下步骤：

对每一个识别块进行膨胀后再侵蚀，对每一个识别块的边缘或者内部破损区域进行填充；

通过最小四边形法得出最终识别区四边的位置；

截取最终识别区图像。

进一步改进为，所述对最终识别区图像进行第二次二值化处理，将每一个识别块用不同颜色填充，包括如下步骤：

对最终识别区图像进行第二次二值化处理，将每一个识别块用不同颜色填充；