机器视觉的电缆标签识别【字数：9642】
电缆的应用在现代社会而言可以说是无处不在了。大到航天军事，小到我们随处可以的手机充电线，可以说只要是有电的地方就有电缆。电缆线在生产过程中会在线上进行喷码来进行信息的标记。所以，这就要求生产方在生产的过程中，对刚生产出来的喷码标签进行识别检测，判断这些喷码信息是否准确、产品是否合格。现代工厂的生产过程基本上都以流水线形式进行生产，这就会造成在生产过程中喷码字符质量收到影响，如喷码字符出现有些模糊的状态，或者字符不够完整，喷码的位置有些倾斜[14-15]等。而且由于电缆线型号的不同、字符成像后角度的不同等问题，会对后续的字符识别造成一定的难度。本课题是基于机器视觉对电缆标签的喷码字符进行识别。通过Halcon软件对图像进行处理并提取上面的字符，再通过Visual Studio进行图像界面的呈现以方便操作人员进行观察。
目录
1、绪论 1
1.1 课题研究的背景及意义 1
1.2 国内外研究现状[13] 1
1.3 课题主要研究的内容 2
2、总体方案设计 3
2.1 提出方案 3
2.2 选择方案 3
2.3 字符识别系统实现 3
3、图像采集系统设计 5
3.1 采集系统组成框架 5
3.2 工业相机[3] 5
3.3 镜头[3] 6
3.4 光源 6
3.5 部分图像示例 7
4、识别系统软件设计 9
4.1 软件处理方案 9
4.2 电缆标签识别总体流程图 9
4.3 识别模块流程图 10
4.4 图像采集 10
4.5 图像预处理 10
4.5.1图像对比度调整 11
4.5.2滤波 12
4.6 形态学处理 15
4.7 仿射变换 17
5、实验结果与分析 19
5.1 Halcon联合C#界面设计 19
5.1.1Visual Stutio配置 19
5.1.2 C#界面显示 20
5.2实验结果 21
5.3 实验结果分析 23 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
6、总结与展望 24
6.1 本文的主要工作 24
6.2 展望 24
6.3 可持续发展 25
参考文献 25
1、绪论
1.1 课题研究的背景及意义
本课题是基于机器视觉对电缆标签进行识别。目前很多产业都要对其生产出来的产品给予标签以方便顾客的选择使用，电缆标签更是这样。很多轻工业的产品标签多为纸质挂式标签，而电缆线的标签为喷码标签，这样无论是生产、运输或者使用起来都更加的方便快捷，而且更加的安全可靠。所以为了保证产品的合格性，在电缆线进行喷码之后应该及时的对其进行标签识别检测。在电缆线的喷码生产过程基本上为流水线式，在传送带的前端安置一个喷码机对传送带上的电缆线进行喷码，由于电缆线在传送带上处于运动状态，且喷码机存在不稳定因素，所以喷码字符可能会出现字符不完整、字符有污渍、字符位置漂移[1415]等现象，所以需要在喷码之后对字符进行识别，检测其合格性。本课题的研究不仅可以及时识别出喷码字符的正确与否，减小不合格产品进入市场的机率，也可以通过机器视觉代替人的眼睛，减缓人眼疲劳，提高生产效率。同时，对喷码字符识别的研究可以开发拓展到各行各业，使机器视觉的使用范围更加广泛。
1.2 国内外研究现状[13]
视觉在人类的感知器官中处于无可比拟的位置，剧研究表明，人类对外界信息的感知超过70%都是通过视觉进行感知的。人类工程师通过计算机技术编写机器视觉相关程序来模拟人类的眼睛，从采集的图像中来提取有用的信息。机器视觉属于人工智能这一方面的重要应用点，它不但可以代替人类的眼睛进行高精度、高强度工作的识别，而且不会因为环境的恶劣与否对人产生危害。目前机器视觉在很多方面都有了相关的应用，如医学影像、卫星导航和工业上的检测工作等。而且随着机器视觉的大范围推广运用，无论是对电子、化工还是机械制造、食品医药等领域的自动化水平都有十分显著的提升。
纵观世界各国的技术应用，机器视觉在美日欧等国家发展已经很成熟了。在国内起步虽然起步相对于那么发达国家而言较晚，但随着我国提出的“工业4.0”、“中国制造2025”等概念的不断深化，以及其研究方向的不断尝试和突破，我国的机器视觉已经逐步走向多领域、多行业、多层次的成熟之路。
用机器视觉进行喷码标签的识别，可以说应用已经十分的广泛了。不仅仅是本课题研究的电缆标签所属于的电子制造行业，在其他的如食品饮料包装、建材和化工、医疗等行业都已经广泛应用了。这里可以举一个机器视觉应用最常见的例子，便是我们随处可见的二维码识别技术。几乎在所有场合，可以说只要是用到人眼的地方就有机器视觉的应用。
1.3 课题主要研究的内容
本课题是采用机器视觉对电缆线上的喷码标签进行识别。由于采集系统对喷码字符进行采集成像时可能会出现不同的情况，所以主要研究内容包括以下几个方面：
1、采集的图像中字符呈现多种不同的角度，需要对不同角度的字符进行位置矫正；
2、采集的图像中字符出现喷码不完整、喷码有污渍遮挡[1415]等现象；
3、由于电缆线存在不同的规格，线也存在不同的颜色，如黑色、白色、黄色等电缆线，需要考虑如何减小线对字符识别结果的影响；
4、喷码字符可能是由点组成的字符，也有可能是由线组成的字符，所以需要对不同类型的喷码字符进行不同的形态学处理。
2、总体方案设计
2.1 提出方案
对于这个课题所应用的开发软件是Halcon。用Halcon对采集到的图像进行处理，而如何处理使其字符识别结果的准确性更高应当时方案的首选。基于对Halcon的了解和相关资料的查询学习，提出以下方案：
方案一：使用模板匹配方法，由于电缆标签的字符，基本上是英文字母和阿拉伯数字（对于汉字的识别本课题不予考虑），所以可以在图像处理之前进行模板的制作，这里便只需要制作大小写英文字母52个和10个阿拉伯数字即可。然后在读取图像之后，将这些模板调出在图像上各个位置移动进行对比筛选，最后识别。
目录
1、绪论 1
1.1 课题研究的背景及意义 1
1.2 国内外研究现状[13] 1
1.3 课题主要研究的内容 2
2、总体方案设计 3
2.1 提出方案 3
2.2 选择方案 3
2.3 字符识别系统实现 3
3、图像采集系统设计 5
3.1 采集系统组成框架 5
3.2 工业相机[3] 5
3.3 镜头[3] 6
3.4 光源 6
3.5 部分图像示例 7
4、识别系统软件设计 9
4.1 软件处理方案 9
4.2 电缆标签识别总体流程图 9
4.3 识别模块流程图 10
4.4 图像采集 10
4.5 图像预处理 10
4.5.1图像对比度调整 11
4.5.2滤波 12
4.6 形态学处理 15
4.7 仿射变换 17
5、实验结果与分析 19
5.1 Halcon联合C#界面设计 19
5.1.1Visual Stutio配置 19
5.1.2 C#界面显示 20
5.2实验结果 21
5.3 实验结果分析 23 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
6、总结与展望 24
6.1 本文的主要工作 24
6.2 展望 24
6.3 可持续发展 25
参考文献 25
1、绪论
1.1 课题研究的背景及意义
本课题是基于机器视觉对电缆标签进行识别。目前很多产业都要对其生产出来的产品给予标签以方便顾客的选择使用，电缆标签更是这样。很多轻工业的产品标签多为纸质挂式标签，而电缆线的标签为喷码标签，这样无论是生产、运输或者使用起来都更加的方便快捷，而且更加的安全可靠。所以为了保证产品的合格性，在电缆线进行喷码之后应该及时的对其进行标签识别检测。在电缆线的喷码生产过程基本上为流水线式，在传送带的前端安置一个喷码机对传送带上的电缆线进行喷码，由于电缆线在传送带上处于运动状态，且喷码机存在不稳定因素，所以喷码字符可能会出现字符不完整、字符有污渍、字符位置漂移[1415]等现象，所以需要在喷码之后对字符进行识别，检测其合格性。本课题的研究不仅可以及时识别出喷码字符的正确与否，减小不合格产品进入市场的机率，也可以通过机器视觉代替人的眼睛，减缓人眼疲劳，提高生产效率。同时，对喷码字符识别的研究可以开发拓展到各行各业，使机器视觉的使用范围更加广泛。
1.2 国内外研究现状[13]
视觉在人类的感知器官中处于无可比拟的位置，剧研究表明，人类对外界信息的感知超过70%都是通过视觉进行感知的。人类工程师通过计算机技术编写机器视觉相关程序来模拟人类的眼睛，从采集的图像中来提取有用的信息。机器视觉属于人工智能这一方面的重要应用点，它不但可以代替人类的眼睛进行高精度、高强度工作的识别，而且不会因为环境的恶劣与否对人产生危害。目前机器视觉在很多方面都有了相关的应用，如医学影像、卫星导航和工业上的检测工作等。而且随着机器视觉的大范围推广运用，无论是对电子、化工还是机械制造、食品医药等领域的自动化水平都有十分显著的提升。
纵观世界各国的技术应用，机器视觉在美日欧等国家发展已经很成熟了。在国内起步虽然起步相对于那么发达国家而言较晚，但随着我国提出的“工业4.0”、“中国制造2025”等概念的不断深化，以及其研究方向的不断尝试和突破，我国的机器视觉已经逐步走向多领域、多行业、多层次的成熟之路。
用机器视觉进行喷码标签的识别，可以说应用已经十分的广泛了。不仅仅是本课题研究的电缆标签所属于的电子制造行业，在其他的如食品饮料包装、建材和化工、医疗等行业都已经广泛应用了。这里可以举一个机器视觉应用最常见的例子，便是我们随处可见的二维码识别技术。几乎在所有场合，可以说只要是用到人眼的地方就有机器视觉的应用。
1.3 课题主要研究的内容
本课题是采用机器视觉对电缆线上的喷码标签进行识别。由于采集系统对喷码字符进行采集成像时可能会出现不同的情况，所以主要研究内容包括以下几个方面：
1、采集的图像中字符呈现多种不同的角度，需要对不同角度的字符进行位置矫正；
2、采集的图像中字符出现喷码不完整、喷码有污渍遮挡[1415]等现象；
3、由于电缆线存在不同的规格，线也存在不同的颜色，如黑色、白色、黄色等电缆线，需要考虑如何减小线对字符识别结果的影响；
4、喷码字符可能是由点组成的字符，也有可能是由线组成的字符，所以需要对不同类型的喷码字符进行不同的形态学处理。
2、总体方案设计
2.1 提出方案
对于这个课题所应用的开发软件是Halcon。用Halcon对采集到的图像进行处理，而如何处理使其字符识别结果的准确性更高应当时方案的首选。基于对Halcon的了解和相关资料的查询学习，提出以下方案：
方案一：使用模板匹配方法，由于电缆标签的字符，基本上是英文字母和阿拉伯数字（对于汉字的识别本课题不予考虑），所以可以在图像处理之前进行模板的制作，这里便只需要制作大小写英文字母52个和10个阿拉伯数字即可。然后在读取图像之后，将这些模板调出在图像上各个位置移动进行对比筛选，最后识别。
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