一種后橋主齒輪特殊打標形式的字符識別方法及系統的制作方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及字符識別領域，尤其涉及一種后橋主齒輪特殊打標形式的字符識別方法及系統。
【背景技術】
[0002]主齒輪特殊打標形式的字符位于主齒輪的一個不規則平面上。在主齒輪的軸心部分，存在一個圓形向內凹的小孔。主齒輪的字符，包括了主齒輪的各種生產信息，其中有主齒輪的出廠號，生產日期，生產批次號等等。主要由20位的字符，包括字母，數字和一個表示連接的橫杠線組成。這二十位字符均勻的沿著主齒輪軸心上的圓形內凹小孔呈環形排列，每一個字符占據約15度角的扇形圓環，字符的起始位置和末尾位置之間留有約60度角的空白扇形圓環。
[0003]就目前的大多數字符識別系統，都需要待識別的字符呈線性排列，特別是在字符分割階段，如果字符不是線性排列，比如基于投影量的分割算法等，就無法完成字符的分割了。所以主齒輪特殊打標形式的字符在主齒輪的正視圖平面上呈約300度角的圓環形排列，使得字符很難用一般的分割算法來分割。主齒輪特殊打標形式的字符識別與一般的字符識別還存在區別，比如，主齒輪在熱處理和打磨之后，表面毛刺較多，而且為了能夠防銹，齒輪表面油污也很多；在生產車間內，由于光照不均衡，現場紅紫外線較強，采集到的含有主齒輪的字符的圖像中的噪聲比較高；打標的字符需要適應工業生產，其字體不是標準字體，而且是以點陣的格式打標到主齒輪的表面上的，難于識別。
[0004]在一般的字符識別技術中，存在著很多問題，導致原本很有效的字符識別技術，反而不能發揮其本來的作用，變得誤差很高且效率低下。在主齒輪特殊打標形式的字符圖像中，如何定位到待識別的字符也是一個有挑戰的問題，通常的字符識別算法要么待識別的字符在圖像中的相應位置是固定的，比如掃描儀對標準打印字體的識別，要么能夠依據與圖像中的背景有明顯區分的特定的幾何圖形來定位，比如在車牌識別系統中，車牌的號碼是規則排列于車牌這個具有規則矩形形狀的可以與背景明顯區分的幾何圖形中。需要比較選取一種適合于主齒輪正視圖平面特定形狀的一種定位算法，來實現對主齒輪字符的定位。
【發明內容】
[0005]本發明要解決的技術問題在于針對現有技術中字符識別算法無法對后橋主齒輪特殊打標形式的字符圖像進行識別的缺陷，提供一種可解決齒輪表面毛刺較多、圖像噪聲高、字符呈環形排列等問題的后橋主齒輪特殊打標形式的字符識別方法及系統。
[0006]本發明解決其技術問題所采用的技術方案是:
本發明的后橋主齒輪特殊打標形式的字符識別方法，包括以下步驟:
51、獲取后橋主齒輪特殊打標形式的字符圖像，并對其進行預處理；
52、對預處理后的字符圖像，使用基于任意角度的環形字符分割算法進行分割處理，具體包括以下步驟:
521、定位環形字符區域的圓心，并以該圓心為中心建立坐標系；
522、根據半徑偏移，定位到環形字符區域，用坐標旋轉公式求出環形字符區域像素點的坐標，并確定起始位置坐標；
523、從起始位置坐標開始，將環形字符區域變換成矩形字符區域；
524、從起始位置坐標開始，逐列掃描矩形字符區域的像素點，如果出現沒有字符的像素列，則對其進行分割，直到對矩形字符區域掃描完成；
S3、對分割后的單獨字符圖像進行識別。
[0007]所述步驟SI具體包括以下步驟:
511、使用灰度化和高斯模糊算法，對獲取到的后橋主齒輪特殊打標形式的字符圖像進行降噪處理；
512、使用Canny邊緣檢測算法和腐蝕膨脹算法，對降噪處理后的圖像進行邊緣檢測和去毛刺處理。
[0008]步驟S11具體包括以下步驟:
5111、從字符圖像中提取紅色像素矩陣、綠色像素矩陣和藍色像素矩陣；
5112、對三個像素矩陣中每一個元素都進行加權平均，得到灰度值矩陣；
5113、將灰度值矩陣用高斯模糊算法的權重矩陣進行加權平均，得到高斯模糊后的灰度值矩陣。
[0009]步驟S12具體包括以下步驟:
5121、利用sobel算子3*3的矩陣對主齒輪特殊打標形式的字符圖像進行梯度計算，求取X和Y方向上各自的梯度，并用L2范數計算梯度的幅值，以及梯度的方向；
5122、進行非極大值抑制，把梯度的方向劃為四個扇區，將像素周圍對應的八個領域投射到這四個扇區，其中對稱的像素分在同一個扇區上，將每一個像素點與其沿著梯度線的兩個相鄰像素相比，如果其梯度值小于沿梯度線的兩個相鄰像素梯度值，則令該像素點梯度值為O ;
5123、用雙閾值來對梯度矩陣進行檢測，并連接邊緣；
5124、對得到的二值圖像，連續做多次CLOSE運算。
[0010]步驟S2中采用霍夫變換來對環形字符區域進行定位。
[0011]步驟S3中使用粒子群算法優化支持向量機算法的懲罰因子和核函數的參數對分割后的字符圖像進行識別。
[0012]步驟S3具體包括以下步驟:
531、對分割后的單一字符圖像提取字符HOG特征；
532、根據提取的HOG特征計算粒子群算法優化支持向量機的懲罰因子和核函數參數；
533、根據計算出的懲罰因子和核函數參數選取其最優解，對字符圖像進行識別。
[0013]本發明的后橋主齒輪特殊打標形式的字符識別系統，預處理單元、分割算法單元和字符識別單元，其中:
預處理單元，用于對獲取的后橋主齒輪特殊打標形式的字符圖像進行預處理；
分割算法單元，用于對預處理后的字符圖像，使用基于任意角度的環形字符分割算法進行分割處理； 該分割算法單元具體包括:
圓心定位單元，用于定位環形字符區域的圓心，并以該圓心為中心建立坐標系；
區域定位單元，用于根據半徑偏移，定位到環形字符區域，用坐標旋轉公式求出環形字符區域像素點的坐標，并確定起始位置坐標；
區域變換單元，用于從起始位置坐標開始，將環形字符區域變換成矩形字符區域；
以及區域分割單元，用于從起始位置坐標開始，逐列掃描矩形字符區域的像素點，如果出現沒有字符的像素列，則對其進行分割，直到對矩形字符區域掃描完成；
字符識別單元，用于對分割后的單獨字符圖像進行識別。
[0014]預處理單元包括:
降噪處理單元，通過使用灰度化和高斯模糊算法，用于對獲取到的后橋主齒輪特殊打標形式的字符圖像進行降噪處理；
邊緣處理單元，通過使用Canny邊緣檢測算法和腐蝕膨脹算法，用于對降噪處理后的圖像進行邊緣檢測和去毛刺處理。
[0015]字符識別單元包括:
特征提取單元，用于對分割后的單一字符圖像提取字符HOG特征；
參數計算單元，用于根據提取的HOG特征計算粒子群算法優化支持向量機的懲罰因子和核函數參數；
識別單元，用于根據計算出的懲罰因子和核函數參數選取其最優解，對字符圖像進行識別。
[0016]本發明產生的有益效果是:本發明提出了一種基于任意角度的環形字符分割算法，并采用這種算法對經過預處理后的后橋主齒輪特殊打標形式的字符進行分割，通過將定位到的環形字符區域轉換成矩形字符區域，然后逐列掃描該區域的像素點，并將其分割成單一字符，最后對圖像進行識別。本發明解決了后橋主齒輪特殊打標形式的字符由于格式特殊，難以使用現有技術定位字符的問題，使用該方法能顯著提高字符識別的效率，并且和現有技術相比能夠降低識別的誤差率。
[0017]
【附圖說明】
[0018]下面將結合附圖及實施例對本發明作進一步說明，附圖中:
圖1是本發明實施例的一種后橋主齒輪特殊打標形式的字符識別方法流程圖；
圖2是本發明實施例的基于任意角度的環形字符分割算法流程圖；
圖3是本發明實施例的一種后橋主齒輪特殊打標形式的字符識別系統的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0019]為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。
[0020]如圖1所示，本發明實施例的后橋主齒輪特殊打標形式的字符識別方法包括以下步驟: 51、獲取后橋主齒輪特殊打標形式的字符圖像，并對其進行預處理；
511、使用灰度化和高斯模糊算法，對獲取的后橋主齒輪特殊打標形式的字符圖像進行降噪處理；
5111、從字符圖像中提取紅色像素矩陣、綠色像