王帮元



字符识别耦合的ROI视觉引导应用

王帮元

(安徽经济管理学院信息工程系，安徽合肥230051)

字符是标识产品的重要信息，由于产品表面成像画质多样性，当字符目标不清晰或者背景干扰大，往往会影响识别算法的精准度. 鉴于此，提出了一个基于Emgucv与Tesseract的字符识别机制，用来识别平板电脑表面薄膜字符. 首先利用网络摄像头，对平板电脑表面薄膜字符区域取像；再对获取的灰度图进行阈值分割得到包含目标的二值图；然后利用形态学处理去除杂质干扰、提取目标特征，得出感兴趣区域(ROI)；最后基于Tesseract开源库，实现对ROI区域的字符识别. 整个系统图像处理部分由C#和Emgucv实现，根据字符识别结果，用运动控制卡传递命令给机构，对薄膜进行分流，完成视觉引导. 通过实验测试本文字符识别系统性能，结果表明本机制与当前字符识别技术相比具有更好的识别效果.

网络摄像头；字符识别；运动控制卡；视觉引导；ROI

字符识别技术已经运用在很多领域，如安防、军事、医疗、制造业等. 尤其在电子制造业，可以实现产业自动化生产，提高生产效率和产品质量，节约人力成本[1-2]. 本文主要研究的是在平板电脑的生产组装中，对平板电脑表面薄膜字符的识别，用机器视觉代替了肉眼检测. 字符是标识不同薄膜的ID，在流水线上需要将不同薄膜自动分类，进行分流处理. 这样做对准确识别不同薄膜上的字符很重要. 若想顺利实现分流，需要首先准确识别字符，再……