基于机器视觉的奶粉盖信息识别系统设计

发布时间：2020-11-15 02:56

　　 随着人们的生活水平的提高,消费者已经不再盲目追求食品的价格,而是更关心食品的质量安全,对食品的要求也越来越严格。生产日期、保质期等相关信息已成为我们评估食品是否安全的一个重要的标准,因此生产商需要提供食品安全的相关信息,工厂则必须正确并清晰的标注生产日期信息、保质期等相关信息,以此作为食品生产过程中的重要环节。因而,为保证产品出厂前均标有正确、清晰的相关信息,对出厂产品进行产品检测是很有必要的。产品的相关信息往往印刷在产品表面,以字符串的方式进行表征,因此识别产品表面字符信息是检测产品信息的重要手段之一。对于字符的检测问题,目前国内许多公司都在研究字符识别的技术,并取得了一定的成果,但是对于金属表面的印刷信息识别还有很多需要研究和改进的地方。针对于上述问题,本文以奶粉盖表面信息为检测对象,设计了基于机器视觉的奶粉盖信息识别系统。该系统主要由奶粉盖信息识别系统硬件设计和字符识别的软件设计两大部分组成。奶粉盖信息识别系统硬件设计主要包括主光源、辅助光源、镜头、支架、导轨五个模块,主光源为镜头拍摄目标对象提供光照;辅助光源辅助主光源对目标对象实施光照;目标对象通过镜头采集成图像用于图像处理字符识别;支架支撑整个硬件系统的结构;导轨便于移动镜头和主光源。通过调整镜头的焦距、放大倍数和到镜头在导轨上的位置,就能够采集清晰的图像。奶粉盖信息识别系统软件设计是基于C++编程语言和OpenCV视觉库实现算法实现的,软件设计主要包括三个模块:圆形区域提取模块、字符提取模块、字符分割与识别模块,圆形区域提取模块为字符提取奠定基础;字符提取模块的功能是将字符提取到矩形框中;字符分割与识别模块的功能是分割矩形框中的字符信息并识别出奶粉盖印刷信息。针对于奶粉盖印刷信息的检测问题,本系统对单个奶粉盖信息检测的平均时间约为0.965s,字符识别的准确率达在99%以上,能够很好的满足于奶粉盖流水线生产的检测需求,同时对类似的金属表面信息检测问题也具有良好的泛化能力。
【学位单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP391.41;TS252.51
【部分图文】：

时间控制在 1s 内。.2 国内外研究现状在过去的十年里，科技的迅速发展对日常生活中使用的小工具产生了。随着先进技术的应用，人类的需求也在不断变化。通过使用机器，人工将被最小化，并尽可能地改变。在各个业务领域，特别是在生产过程中，厂的高强度工作下，人工已经不能跟得上时代的进步，一些人工岗位慢慢机器替代，高强度的工作压力对人的身体很不好，所以很需要设计出字符的系统检测生产合格要求，用机器视觉处理工厂中的高强度作业。要求机够检测出奶粉盖上的字符信息。这种方法被称为光学字符识别（OCR）。手机内置的 OCR 应用程序可以从照片中识别文本并处理文本生成语音（到语音）。文本识别利用开源 OCR 引擎 Tesseract，同时利用谷歌的语言服务和安卓系统的文本到语音合成器大声朗读文本。最早的字符研究可以追溯到 20 世纪，德国科学家 Taushek 提出光学字CR（Optical Character Recognition）的概念并获得了这个项目的专利[4]。

对于印刷体汉字识别问题，国内的研究人员也提出了四边码、粗外、笔画密度特征等不同的方法，如图 1-1 所示，这些方法都有其优点，单独使用时识别准确率并不高，最近几年国内的研究主要针对改进上或者结合使用上述方法，但是对整体的识别率提高不大，还是没有达到预期效果[6]。

R像的灰度最合理。) ( ) ( ) ( , y0.30Rx,y+ 0.59Gx,y+0.11Bx, 2-1 所示，字符信息成圆环形，对识维码等干扰信息，且图中存在很多圆度化之后便于后续对灰度化图像进行
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本文编号：2884260