發(fā)布時(shí)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(duì)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(píng)估食品是否安全的一個(gè)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(duì)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(shí)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(duì)于字符的檢測問題,目前國內(nèi)許多公司都在研究字符識(shí)別的技術(shù),并取得了一定的成果,但是對(duì)于金屬表面的印刷信息識(shí)別還有很多需要研究和改進(jìn)的地方。針對(duì)于上述問題,本文以奶粉蓋表面信息為檢測對(duì)象,設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺的奶粉蓋信息識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由奶粉蓋信息識(shí)別系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)和字符識(shí)別的軟件設(shè)計(jì)兩大部分組成。奶粉蓋信息識(shí)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(gè)模塊,主光源為鏡頭拍攝目標(biāo)對(duì)象提供光照;輔助光源輔助主光源對(duì)目標(biāo)對(duì)象實(shí)施光照;目標(biāo)對(duì)象通過鏡頭采集成圖像用于圖像處理字符識(shí)別;支架支撐整個(gè)硬件系統(tǒng)的結(jié)構(gòu);導(dǎo)軌便于移動(dòng)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(shí)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(gè)模塊:圓形區(qū)域提取模塊、字符提取模塊、字符分割與識(shí)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(shí)別模塊的功能是分割矩形框中的字符信息并識(shí)別出奶粉蓋印刷信息。針對(duì)于奶粉蓋印刷信息的檢測問題,本系統(tǒng)對(duì)單個(gè)奶粉蓋信息檢測的平均時(shí)間約為0.965s,字符識(shí)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(shí)對(duì)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;TS252.51
【部分圖文】：

時(shí)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(duì)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(gè)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(shí)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(duì)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(shí)別（OCR）。手機(jī)內(nèi)置的 OCR 應(yīng)用程序可以從照片中識(shí)別文本并處理文本生成語音（到語音）。文本識(shí)別利用開源 OCR 引擎 Tesseract，同時(shí)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(gè)項(xiàng)目的專利[4]。

對(duì)于印刷體漢字識(shí)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(shí)識(shí)別準(zhǔn)確率并不高，最近幾年國內(nèi)的研究主要針對(duì)改進(jìn)上或者結(jié)合使用上述方法，但是對(duì)整體的識(shí)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(duì)識(shí)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(duì)灰度化圖像進(jìn)行
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本文編號(hào)：2884260