發(fā)布時間：2020-11-15 02:56

　　 隨著人們的生活水平的提高,消費(fèi)者已經(jīng)不再盲目追求食品的價(jià)格,而是更關(guān)心食品的質(zhì)量安全,對食品的要求也越來越嚴(yán)格。生產(chǎn)日期、保質(zhì)期等相關(guān)信息已成為我們評估食品是否安全的一個重要的標(biāo)準(zhǔn),因此生產(chǎn)商需要提供食品安全的相關(guān)信息,工廠則必須正確并清晰的標(biāo)注生產(chǎn)日期信息、保質(zhì)期等相關(guān)信息,以此作為食品生產(chǎn)過程中的重要環(huán)節(jié)。因而,為保證產(chǎn)品出廠前均標(biāo)有正確、清晰的相關(guān)信息,對出廠產(chǎn)品進(jìn)行產(chǎn)品檢測是很有必要的。產(chǎn)品的相關(guān)信息往往印刷在產(chǎn)品表面,以字符串的方式進(jìn)行表征,因此識別產(chǎn)品表面字符信息是檢測產(chǎn)品信息的重要手段之一。對于字符的檢測問題,目前國內(nèi)許多公司都在研究字符識別的技術(shù),并取得了一定的成果,但是對于金屬表面的印刷信息識別還有很多需要研究和改進(jìn)的地方。針對于上述問題,本文以奶粉蓋表面信息為檢測對象,設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺的奶粉蓋信息識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由奶粉蓋信息識別系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)和字符識別的軟件設(shè)計(jì)兩大部分組成。奶粉蓋信息識別系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)主要包括主光源、輔助光源、鏡頭、支架、導(dǎo)軌五個模塊,主光源為鏡頭拍攝目標(biāo)對象提供光照;輔助光源輔助主光源對目標(biāo)對象實(shí)施光照;目標(biāo)對象通過鏡頭采集成圖像用于圖像處理字符識別;支架支撐整個硬件系統(tǒng)的結(jié)構(gòu);導(dǎo)軌便于移動鏡頭和主光源。通過調(diào)整鏡頭的焦距、放大倍數(shù)和到鏡頭在導(dǎo)軌上的位置,就能夠采集清晰的圖像。奶粉蓋信息識別系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)是基于C++編程語言和OpenCV視覺庫實(shí)現(xiàn)算法實(shí)現(xiàn)的,軟件設(shè)計(jì)主要包括三個模塊:圓形區(qū)域提取模塊、字符提取模塊、字符分割與識別模塊,圓形區(qū)域提取模塊為字符提取奠定基礎(chǔ);字符提取模塊的功能是將字符提取到矩形框中;字符分割與識別模塊的功能是分割矩形框中的字符信息并識別出奶粉蓋印刷信息。針對于奶粉蓋印刷信息的檢測問題,本系統(tǒng)對單個奶粉蓋信息檢測的平均時間約為0.965s,字符識別的準(zhǔn)確率達(dá)在99%以上,能夠很好的滿足于奶粉蓋流水線生產(chǎn)的檢測需求,同時對類似的金屬表面信息檢測問題也具有良好的泛化能力。
【學(xué)位單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;TS252.51
【部分圖文】：

時間控制在 1s 內(nèi)。.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在過去的十年里，科技的迅速發(fā)展對日常生活中使用的小工具產(chǎn)生了。隨著先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用，人類的需求也在不斷變化。通過使用機(jī)器，人工將被最小化，并盡可能地改變。在各個業(yè)務(wù)領(lǐng)域，特別是在生產(chǎn)過程中，廠的高強(qiáng)度工作下，人工已經(jīng)不能跟得上時代的進(jìn)步，一些人工崗位慢慢機(jī)器替代，高強(qiáng)度的工作壓力對人的身體很不好，所以很需要設(shè)計(jì)出字符的系統(tǒng)檢測生產(chǎn)合格要求，用機(jī)器視覺處理工廠中的高強(qiáng)度作業(yè)。要求機(jī)夠檢測出奶粉蓋上的字符信息。這種方法被稱為光學(xué)字符識別（OCR）。手機(jī)內(nèi)置的 OCR 應(yīng)用程序可以從照片中識別文本并處理文本生成語音（到語音）。文本識別利用開源 OCR 引擎 Tesseract，同時利用谷歌的語言服務(wù)和安卓系統(tǒng)的文本到語音合成器大聲朗讀文本。最早的字符研究可以追溯到 20 世紀(jì)，德國科學(xué)家 Taushek 提出光學(xué)字CR（Optical Character Recognition）的概念并獲得了這個項(xiàng)目的專利[4]。

對于印刷體漢字識別問題，國內(nèi)的研究人員也提出了四邊碼、粗外、筆畫密度特征等不同的方法，如圖 1-1 所示，這些方法都有其優(yōu)點(diǎn)，單獨(dú)使用時識別準(zhǔn)確率并不高，最近幾年國內(nèi)的研究主要針對改進(jìn)上或者結(jié)合使用上述方法，但是對整體的識別率提高不大，還是沒有達(dá)到預(yù)期效果[6]。

R像的灰度最合理。) ( ) ( ) ( , y0.30Rx,y+ 0.59Gx,y+0.11Bx, 2-1 所示，字符信息成圓環(huán)形，對識維碼等干擾信息，且圖中存在很多圓度化之后便于后續(xù)對灰度化圖像進(jìn)行
【相似文獻(xiàn)】

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4 郝學(xué)智;基于機(jī)器視覺的復(fù)雜背景下的數(shù)字字符識別[D];鄭州大學(xué);2018年

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10 陳玉倩;腦力負(fù)荷影響下的P300-Speller性能提升方法研究[D];天津大學(xué);2018年

本文編號：2884260