[发明专利]基于灰度投影极值的多行喷码字符序贯分割方法

说明书

本发明公开了一种基于灰度投影极值的多行喷码字符序贯分割方法，包括以下：S1使用工业相机采集图像信息；S2将图像进行灰度化处理并倾斜矫正至水平；S3定位获取字符区域灰度图像；S4采用水平灰度投影的方法获取字符区域灰度图像的每一行平均灰度值数组；S5采用序贯范围搜索方法，寻找行平均灰度值极值处，确定行字符分割处；S6采用垂直灰度投影的方法分别获取每一行字符区域的每一列平均灰度值数组；S7采用序贯范围搜索方法，寻找列平均灰度值极值处，确定列字符分割处；S8分割多行喷码字符，本发明对喷码字符进行水平灰度投影和垂直灰度投影，再进行序贯范围搜索，将多行字符分割成单个字符序列，为字符识别提供可靠的基础。

技术领域

本发明涉及机器视觉字符分割检测识别领域，特别涉及一种多行喷码字符序贯分割方法。

背景技术

目前，在工业生产中，越来越多的产品都带有着字符信息，基本上都是由自动化机器印刷，容易导致字符印刷残缺，不清晰等问题，甚至没有印刷字符，进而导致产品的合格率大大的降低，从而影响生产，因此如何能够准确的检测字符，从而降低不合格率已经成为尤为重要的问题。并且，在流水线的生产过程中，仅仅依靠人工去检测，不仅费时费力，也会存在人工检测的疏忽，导致产品不合格，因此实现字符识别检测已是必然的发展趋势。

近年来，OCR技术，即光学字符识别技术，是文字自动输入的一种方法，它通过扫描和摄像等光学输入方式获取纸张上的文字图像信息，利用各种模式识别算法分析文字形态特征，判断出汉字的标准编码，并按通用格式存储在文本文件中，所以，OCR是一种非常快捷、省力的文字输入方式，也是在文字量比较大的今天，很受人们欢迎的一种输入方式，在越来越多的领域得到应用，比如包装纸箱的喷码识别、车牌字符识别、邮政编码识别等。

在OCR字符识别检测过程中，字符分割占据了最主要的环节，字符分割的好坏，直接影响着字符识别的效果，对最终字符识别的结果有着很大的影响。尤其是随着单个字符识别技术的愈发成熟，当识别结果出错时，原因往往出在字符分割这一环节，字符分割的不准确，出现字符断裂等现象，从而导致字符识别结果的错误，降低识别的准确率。由此可见，使用一种好的字符分割方法，对于提高字符识别的准确率起着至关重要的作用。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于灰度投影极值的多行喷码字符序贯分割方法，对喷码字符进行水平灰度投影和垂直灰度投影，再进行序贯范围搜索，将多行字符分割成单个字符序列，完成字符的精准分割，为字符识别提供可靠的基础。

本发明的目的是这样实现的：一种基于灰度投影极值的多行喷码字符序贯分割方法，包括以下步骤：

步骤S1：使用工业相机采集图像信息；

步骤S2：将图像进行灰度化处理并倾斜矫正至水平；

步骤S3：定位获取字符区域灰度图像；

步骤S4：采用水平灰度投影的方法获取字符区域灰度图像的每一行平均灰度值数组；

步骤S5：采用序贯范围搜索方法，寻找行平均灰度值极值处，确定行字符分割处；

步骤S6：采用垂直灰度投影的方法分别获取每一行字符区域的每一列平均灰度值数组；

步骤S7：采用序贯范围搜索方法，寻找列平均灰度值极值处，确定列字符分割处；

步骤S8：分割多行喷码字符。

首先，工业相机采集到图像信息后，对图像进行灰度处理并倾斜矫正至水平；其次，通过NCC基于灰度模板进行匹配，能够精准定位并获取所需字符区域；之后，对于获取的字符区域，先采用水平灰度投影的方法，获取行平均灰度值数组，并将其进行可视化处理，方便观察数组极值(对于暗字符亮背景，观察极大值；对于亮字符暗背景，观察极小值)。接着，采用序贯范围搜索方法，对行平均灰度值数组极值进行有序搜索，快速、准确地搜索到喷码字符行分割处，将多行字符区域分割成多个单行字符区域。