[发明专利]一种芯片背部字符识别方法

说明书

本发明提供一种芯片背部字符识别方法，属于自动控制技术领域。其算法步骤包括：芯片背部图像处理、芯片背部字符分割和识别；芯片背部图像处理过程中会将芯片背部图像处理为轮廓图并反相从而去除大量噪声；芯片背部字符分割方法会利用同一行相邻两个字符中心点求得的斜率大致相同且相邻的方法来分割每行字符，并在识别阶段以行为单位识别该行所有字符；将10个阿拉伯数字、52个英文大小写字母，旋转0°、90°、180°、270°四个角度后，将旋转后相似的字符归为一类，剩余字符四个旋转角度各归为一类，并以此训练字符识别算法，在识别阶段字符识别算法识别出的类别经过最近邻算法整理后的结果即为最终识别结果。本发明不仅能够识别芯片背部字符，而且具有算法简单、能够去除拍摄图片大量噪声、且不需要对芯片进行矫正的特点。

技术领域

本发明涉及一种可用于电路板生产线上的芯片分类的芯片背部字符识别算法，属于自动控制技术领域。

技术背景

随着芯片在电子产品上应用越来越广泛，电路板上集成的芯片也越来越多，电路板生产线上对于芯片的分类也越来越重要。芯片背部字符包含了很多关于芯片的信息，如芯片公司图标、芯片型号、生产厂家等，一般由图像、英文字母和阿拉伯数字组成，根据这些信息对芯片进行分类，提高电路板生产线的生产效率。但芯片背部底色一般为黑色，且表面并不光滑，在图片处理过程中这些因素容易产生大量难以去除的噪声，从而影响字符定位、识别，且拍摄的芯片背部图像中字符并不一定经过矫正。针对上述问题本发明不仅能够识别芯片背部字符，而且具有算法简单、能够去除拍摄图片大量噪声、且不需要对芯片进行矫正的特点，从而，提高电路板生产线的生产效率。

发明内容

本发明要解决的问题是：本发明提出一种芯片背部字符的识别方法，具有算法简单、能够去除目标图片大量噪声、且不需要对芯片进行矫正的特点。

本发明的技术方案是：一种芯片背部字符识别方法，其步骤包括芯片背部图像处理、芯片背部字符分割和识别。其中芯片背部图像处理阶段中，将芯片背部图像处理为轮廓图和轮廓反向图。芯片背部字符定位阶段首先将芯片背部轮廓图采用边缘检测算法提取字符和大颗粒轮廓位置和中心点，然后计算所有中心点的斜率，将斜率相差小于1且相邻的轮廓归为一类，该类为芯片背部某一行的字符，根据此方法可以分割出芯片背部图像所有行的字符，分割出的每一行字符包含的信息即是一个完整且独立的信息，以某行字符中心点x轴大小对该行字符进行排序，然后按顺序识别该行的每一个字符。对于识别字符，使用用于分类的神经网络或字符识别算法，将10个阿拉伯数字、52个英文大小写字母分别旋转0°、90°、180°、 270°，分为183类，其中1、2、3、4、5、7、A、B、D、E、F、G、J、K、L、M、P、Q、R、T、 U、Y、a、e、f、g、h、i、j、k、l、m、r、t，共35个字符，每个字符旋转0°、90°、180°、 270°各作为一类，共140类，剩余字符分类如表1，表1中字符后面的数字0代表旋转角度为0°，1代表旋转～90°，2代表旋转～180°，3代表旋转～270°。上述分类方式用于神经网络或字符识别算法进行训练，在字符识别阶段，识别出的上述类别不是最终的字符，需要对识别结果使用机器学习最近邻算法进行整理，整理后的结果即为最终结果，方法如下：

1)分析每行的字符的识别结果，如果字符旋转0°、180°的字符占多数，则其最终结果的字符排列顺序不变。如果字符旋转90°、270°的字符占多数，则该字符最终排列顺序为字符识别结果的逆序。

2)对于识别结果为易于混淆的第183类-0oO(阿拉伯数字0、大小写英文字母O、o)的字符对象，若其相邻字符都为大写英文字母或小写英文字母，则最终识别结果为大写英文字母O或小写英文字母o。若其相邻两个字符都为阿拉伯数字，则其为阿拉伯数字0。若其相邻的两个字符中有数字和字母，则无法判断；

3)对于字符cC、vV、sS、xX、zZ的判别方法，若其相邻的字符中大写英文字母占多数，则判定其为大写英文字母，否则判定其为小写英文字母；