[发明专利]一种针对轮胎压印字符的检测识别方法

说明书

本发明公开了一种针对轮胎压印字符的检测识别方法，包括：提取出轮胎图像中轮胎的同心圆环状感兴趣区域，将提取出的同心圆环状感兴趣区域展开为矩形感兴趣区域；将矩形感兴趣区域输入改进的Faster R‑CNN模型，输出检测到的轮胎中的压印字符串，并在检测到的印压字符串中找出DOT标识；采用投影法对检测定位出的DOT标识进行分割，得到单个的压印字符；采用卷积神经网络对分割出来的压印字符逐个进行字符识别。本发明采用矩形重建，不需要计算压印字符的倾斜角度，减小了计算复杂度；在Faster R‑CNN模型中采用双线性插值法和阈值法，提高了图像边缘信息的精确度及可靠性、压印字符检测的正确率。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种针对轮胎压印字符的检测识别方法。

背景技术

随着计算机及其相关技术的迅速发展，机器视觉技术在工业自动化生产等领域的应用越来越为广泛。在工业等领域使用该技术极大提高了工业产品生产过程中的效率和质量，给社会带来了巨大的经济效益和社会效益。

如图1所示，轮胎上的字符都是通过模具直接压印产生的立体字符，与印刷字符、手写字符和车牌字符等常见的光学字符相比，其字符本身与背景之间没有色差，导致前后背景的对比度低，从而使得压印字符会受到光照强度、预处理、检测识别技术等因素的影响，存在无法正确识别出轮胎图像中的目标字符的可能性。由于传统机器学习算法的局限性，当在复杂的环境下，这些算法对目标区域的定位精确度低。所以选取适应的预处理算法、定位检测算法以及字符分割识别算法，可以提高轮胎压印字符识别的精确度，其中：通过预处理来提取轮胎的感兴趣区域，消除图像中的无用信息，从而提高后续字符识别的效率；通过定位检测算法来寻找出轮胎图像中目标区域DOT标识所在的具体位置；通过分割识别算法将目标区域中的字符分割为单个字符，逐步送入到识别系统中进行识别。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的问题，本发明公开了一种针对轮胎压印字符的检测识别方法，提高压印字符中DOT标识的识别的精确度。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种针对轮胎压印字符的检测识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：对轮胎图像进行预处理：提取出轮胎图像中轮胎的同心圆环状感兴趣区域，将提取出的同心圆环状感兴趣区域展开为矩形感兴趣区域；

S2：将矩形感兴趣区域输入改进的Faster R-CNN模型，输出检测到的轮胎中的压印字符串，并在检测到的印压字符串中找出DOT标识；

S3：采用投影法对步骤S2中检测定位出的DOT标识进行分割，得到单个的压印字符；

S4：采用卷积神经网络对分割出来的压印字符逐个进行字符识别。

优选地，步骤S1中提取出轮胎图像中轮胎的同心圆环状感兴趣区域，包括如下步骤：

S11：缩放轮胎图像，应用canny边缘检测算法在缩放后的图像中检测边缘；

S12：采用基于梯度法的霍夫圆变换在检测到的边缘中提取出轮胎的内圆轮廓边缘，并得到该内圆轮廓边缘的圆心位置以及半径；

S13：以内圆轮廓边缘的圆周为边界，分区域随机选取像素点，其中区域的划分如下：

其中，(a,b)表示内圆轮廓边缘的圆心的坐标，r表示内圆轮廓边缘的半径，δ表示允许误差；

在每个区域分别选取像素点，其中选取的像素点位于除内圆轮廓边缘外的、canny边缘检测算法检测到的边缘上，分别计算内圆轮廓边缘的圆心与随机选取的像素点之间的距离，并选取出现最多的距离作为轮胎的外圆轮廓边缘的半径；