吳波

【摘要】 針對(duì)側(cè)架搖枕上的鑄造號(hào)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一套智能識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)將MATLAB圖像處理技術(shù)引入到生產(chǎn)過(guò)程中。拍照裝置自動(dòng)采集信息，拍照成像后經(jīng)過(guò)識(shí)別系統(tǒng)的分析、處理，最終達(dá)到對(duì)側(cè)架搖枕鑄造號(hào)的自動(dòng)識(shí)別。

【關(guān)鍵字】 matlab 鑄造號(hào) 模板匹配

一、引言

側(cè)架和搖枕是鐵路工廠的主要鑄鋼產(chǎn)品，每個(gè)側(cè)架搖枕都有自己的編號(hào)，需要工作人員手工錄入，這樣既費(fèi)時(shí)費(fèi)力也容易出錯(cuò)。針對(duì)這一現(xiàn)象設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一套識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)將MATLAB圖像處理技術(shù)引入到側(cè)架搖枕生產(chǎn)過(guò)程中。拍照裝置自動(dòng)采集鑄造號(hào)信息，拍照成像后通過(guò)識(shí)別軟件的分析和處理，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)鑄造號(hào)的自動(dòng)識(shí)別。

二、系統(tǒng)概述

側(cè)架搖枕鑄造號(hào)識(shí)別系統(tǒng)圍繞著側(cè)架搖枕的鑄造過(guò)程以及對(duì)鑄造號(hào)識(shí)別的重要性進(jìn)行設(shè)計(jì)。系統(tǒng)硬件由自動(dòng)拍照裝置和計(jì)算機(jī)等組成。采集的圖像傳送到系統(tǒng)中，系統(tǒng)對(duì)照片進(jìn)行處理與識(shí)別，并將識(shí)別結(jié)果顯示輸出。

2.1 關(guān)于MATLAB

MATLAB（Matrix Laboratory）是國(guó)際上公認(rèn)的最優(yōu)秀的科學(xué)技術(shù)與數(shù)學(xué)應(yīng)用軟件之一，已經(jīng)在圖像處理、自動(dòng)控制、模式識(shí)別等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用，對(duì)于圖像的光照處理、色度處理以及四維數(shù)據(jù)等方面均有出色的處理能力。MATLAB圖像識(shí)別程序是該系統(tǒng)核心中的核心，關(guān)系著側(cè)架搖枕鑄造號(hào)識(shí)別的正確與否。

2.2 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

一個(gè)完整的識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包括圖像采集、圖像預(yù)處理、字符分割、字符識(shí)別等單元。對(duì)采集到的圖像進(jìn)行處理， 再將圖像中的字符分割出來(lái)進(jìn)行識(shí)別，然后組成號(hào)碼輸出。

由于側(cè)架搖枕的鑄造號(hào)不存在背景顏色，所以處理起來(lái)比較困難，本系統(tǒng)主要使用陰影成像的方法來(lái)識(shí)別。其中將真彩色圖轉(zhuǎn)灰度圖可以加快處理速度、減少占用空間。圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行取反運(yùn)算是想實(shí)現(xiàn)底片效果。使用閾值變換法把灰度圖像轉(zhuǎn)換成二值圖像，即實(shí)現(xiàn)只有純黑、純白兩種顏色的圖像。

2.2.1圖像處理

本系統(tǒng)中用到的圖像處理函數(shù)：rgb2gray函數(shù)用于將一幅真彩色圖轉(zhuǎn)換成灰度圖；imcomplement函數(shù)是對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行取反運(yùn)算實(shí)現(xiàn)底片效果；imadjust函數(shù)是進(jìn)行圖像的灰度變換（調(diào)節(jié)灰度圖像的亮度或彩色圖像的顏色矩陣）；im2bw函數(shù)通過(guò)設(shè)置亮度閥值可以將真彩色、索引色、灰度圖轉(zhuǎn)換成二值圖像，即只有純黑、純白兩種顏色的圖像；bwareaopen去除聚團(tuán)灰度值小于p的部分，最終實(shí)現(xiàn)的效果如圖1所示。

2.2.2圖像分割

通過(guò)上面的處理，原始圖像已經(jīng)變得黑白分明，接下來(lái)就可以對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別了。MATLAB中圖像的像素就像矩陣的像素一樣，矩陣的每個(gè)元素就是一個(gè)像素。首先需要將圖像中的邊緣部分進(jìn)行打磨，去除邊緣的噪聲，有利于對(duì)圖像中的數(shù)字與字母部分進(jìn)行提取與分割。

2.2.3圖像識(shí)別

圖像分割后就可以進(jìn)行圖像的識(shí)別了，字符識(shí)別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ鞘紫葘⒎指詈蟮淖址祷?，并將其尺寸縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有模板進(jìn)行匹配，最后選取最佳匹配作為結(jié)果。建立數(shù)字庫(kù)對(duì)該方法在側(cè)架搖枕鑄造號(hào)識(shí)別系統(tǒng)中很重要，數(shù)字庫(kù)準(zhǔn)確才能保證檢測(cè)出的數(shù)據(jù)正確。

模板匹配實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單。當(dāng)字符較規(guī)整時(shí)，對(duì)字符圖像的缺損、污跡干擾適應(yīng)力強(qiáng)且識(shí)別率高。因此，這里將模板匹配作為側(cè)架搖枕鑄造號(hào)識(shí)別系統(tǒng)的主要方法。識(shí)別結(jié)果如圖2所示，識(shí)別出的結(jié)果與圖像上的字符相符。

三、應(yīng)用研究

識(shí)別系統(tǒng)對(duì)側(cè)架搖枕鑄造號(hào)照片進(jìn)行了識(shí)別，該系統(tǒng)經(jīng)過(guò)了多次識(shí)別測(cè)試結(jié)果均正確。

側(cè)架搖枕鑄造號(hào)識(shí)別系統(tǒng)可以對(duì)多種字體進(jìn)行識(shí)別，不受生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)惡劣環(huán)境影響，不需要在生產(chǎn)設(shè)備上預(yù)置任何編碼標(biāo)志，只是利用側(cè)架搖枕的數(shù)字號(hào)牌，使用攝像頭采集鑄造號(hào)信息。計(jì)算機(jī)中的MATLAB程序?qū)D像進(jìn)行分析處理，就可以達(dá)到對(duì)鑄造號(hào)的識(shí)別。解決了人工讀取編號(hào)相當(dāng)費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且容易出錯(cuò)的問(wèn)題。