• 基于机器视觉的集装箱箱号自动识别 不要轻易放弃。学习成长的路上,我们长路漫漫,只因学无止境。


      箱号是集装箱首要的符号,完成箱号的自动辨认是集装箱办理和装卸完成自动化的一项关键技巧。本文哄骗机械视觉技巧完成集装箱箱号的自动辨认,对产业相机所采集的集装箱图象举行预处置、箱号区域定位、字符宰割与辨认等步调处置,从而辨认出集装箱的箱号,并经由过程校验位的盘算和辨认来验证箱号辨认了局能否准确。经由大批实行证明,基于机械视觉的自动辨认零碎辨认准确率超过98%,同时均匀耗时不超过0.8s,既餍足了自动辨认零碎的准确性和不变性,又符合及时性的要求。   [关键词]集装箱箱号;机械视觉;自动辨认   中图分类号:F49 文献符号码:A 文章编号:1009-914X(2018)47-0115-02   0 引言   集装箱箱号是集装箱在全球范围内的独一符号[1],也是船埠、货场、海关、口岸等物流办理的首要依据。随着经济全球化、集装箱数目急剧增长和古代化办理的需要,传统的野生箱号辨认已没法餍足需要。据统计,仅在2018年2月,全国局部口岸集装箱吞吐量就达1674.16万TEU。完成集装箱箱号的自动辨认,能够躲避野生现场驾御的安全隐患,进步集装箱办理的自动化水平,也对船埠、货场、海关和口岸消费和办理的自动化智能化的晋升具有首要意义。   机械视觉用机械来代替身眼举行测量、辨认与判别,是将图象处置使用到古代消费的技巧,目前宽泛使用在产业、医药、军事等畛域,如包装、制药、烟草、汽车制造、交通等行业[2-4]。机械视觉使用到集装箱箱?自动辨认上,是基于图象辨认中的光学字符辨认(Optical Character Recognition,OCR)技巧,经由过程产业相机将集装箱图象采集与传输到产业盘算机,哄骗图象处置零碎准确和牢靠地辨认出图象上的字符,并按照集装箱编号划定规矩猎取集装箱的箱号,从而剖析失掉集装箱的厂家、型号和编号等信息。   基于机械视觉的集装箱箱号自动辨认零碎联合了盘算机、图象处置、模式辨认和野生智能等多学科技巧,不仅具有辨认光阴短、准确率高和不变牢靠等利益,而且对具有污损、字符剥落、笔迹不清等情形,也能够准确无误地辨认;同时,与基于射频辨认技巧(Radio Frequency Identification,RFID)的自动辨认零碎比拟[5],布局简略,无需在集装箱上装置任何设备或标签。   1 零碎组成及箱号划定规矩   箱号辨认零碎主要由图象采集和图象处置两大局部组成,如图1所示。图象采集包孕产业相机、镜头、辅佐光源和图象传输模块等,图象数据传输采纳CAB总线,速率可达200 Mbit/s,具有很高的及时性。   图象处置是本文研讨的重点,包孕图象预处置、箱号区域定位、字符宰割和辨认、箱号校验、箱号输入等,每一步详细完成体式格局在后续详细先容,其基础步调如图2所示。   尺度的集装箱箱号有11位,如图3所示,此中前4位为大写英文字母,代表集装箱所属公司;两头6位为阿拉伯数字,代表集装箱公用注册码;最初1位也是阿拉伯数字,通常由外框包抄,是后面10位的校验码,也作为自动辨认零碎判别能否辨认准确的尺度。除阿拉伯数字0~9逐个对应外,英文字母A~Z别离对应数字10~38,此中除去11、22和33这三个数字[6],详细校验位盘算体式格局如下:   (1)   式中, 表示集装箱箱号的第i位字符, 为求余运算。   2 图象处置   当产业盘算机接遭到产业相机传输的集装箱图象,起首对其举行预处置,包孕灰度变换、滑润滤波和二值化。而后对箱号的区域举行定位,失掉箱号在图象中的详细位置,通常为一个矩形区域。接着经由过程图象宰割和像素统计将箱号区域宰割成一个个字符,并别离与字符库的模板举行婚配,失掉11位的箱号。最初举行箱号的校验,即经由过程式(1)盘算前10位的编号,与辨认的第11个字符举行比拟,验证准确即输入箱号。   2.1 图象预处置   产业相机采集的黑白图象的每一个像素都由R、G、B三个份量组成,此中每一个份量在0~255中取值[7]。起首要将黑白图象转换为灰度图象,通常有两种转换体式格局,一是将R、G、B三个份量的均匀值作为对应像素的灰度值;二是每一个份量联合必然的权值,举行加权均匀盘算。因为第二种体式格局更符合人眼对各个颜色份量的迟钝水平,因而采纳加权均匀法举行图象灰度化处置,盘算公式如下:   (2)   因为采集的图象在成像进程中,会遭到相机外部

    暮气电子噪声和外部

    暮气光照等影响,因而需要对图象举行滑润滤波处置,减少噪声对辨认零碎的搅扰。经常使用的滤波体式格局有高斯滤波、中值滤波和均值滤波等。高斯滤波是按照高斯函数外形选择权值举行滑润滤波,对高斯型噪声按捺后果最佳;中值滤波是将像素点邻域灰度值举行排序,取两头值作为该点的灰度值;均值滤波是用像素点邻域灰度值的均匀值作为该点的灰度值。作为一种简略和直观的线性滤波体式格局,本文采纳均值滤波法。以像素点 为中心的 矩形邻域为 , 为该区域内受搅扰的灰度值,则经均值滤波后的灰度值 为:   (3)   图象二值化进一步将灰度图象转化为惟独0和1的二值图象,采纳如下的阈值法盘算:   (4)   式中T为阈值,其取值是二值化处置的关键。本文采纳最大熵法来确定阈值,即依据图象背景和目的分布的信息量最大情理,经由过程盘算图象灰度直方图的熵,找出最大熵对应的阈值T,并依此对图象举行二值化处置。   2.2 箱号定位和宰割   在集装箱图象中,箱号字符与背景瓜代涌现,以是箱号区域的像素跳变频次会明显高于其余非箱号区域的行或列[1]。因而,充分哄骗箱号区域像素跳变频次高的特性,能够完成箱号区域的定位。   起首,对图象举行边沿检测,检测算法有很多,经典的有Robert算子、Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子,算法机能各有优劣。因为Canny算子检测边沿噪声少,边沿明晰,因而采纳Canny算法对二值化的图象举行边沿检测,包孕滑润图象、盘算梯度的幅值及标的目的、对梯度幅值举行非极大值按捺、双阈值体式格局检测和衔接边沿等。   其次,对经由边沿检测的图象像素举行行统计,统计一切行像素跳变次数 ,即二值图象中像素从1变0或从0变1,再按行找出跳变次数大于必然的阈值 ,而且连续行数大于 的区域,即为箱号区域的上下鸿沟。用一样的体式格局举行列统计,就能够失掉箱号区域的摆布鸿沟。   最初,在箱号区域采纳投影法举行字符宰割,将各个字符单独宰割进去,用于下一步的字符辨认。因为箱号字符间的距离是由必然的距离,而且字符见得间距基础相等,因而字符区域的投影图象具有波峰-波谷-波峰的划定规矩,且具有周期性[8]。基于这类周期性的划定规矩,能够失掉箱号的各个字符。考虑到集装箱箱号由横排和竖排两种体式格局,因而投影体式格局也照应分为水平标的目的和垂直标的目的。别的,宰割出的字符数要餍足11个,超过或少于11个则以为辨认不准确。   2.3 箱号辨认   模板婚配是机械视觉中经常使用的字符辨认体式格局,有着宽泛的使用畛域[9]。模威尼斯人官网,澳门威尼斯官网,澳门威尼斯人官网板婚配等于怀抱字符模板和箱号字符的相似度,并将具有最大相似性的字符模板所属的类作为婚配了局。   为了举行字符婚配,起首要将每一个字符图象转换到与模板一致的尺寸,即举行归一化?理。集装箱箱号也许涌现的字符有0~9十个阿拉伯数字和A~Z二十六个英文字母,为了顺应差别的情形,每一个阿拉伯数字和英文字母均拔取20个尺度模板。考虑盘算复杂度,采纳欧式距离作为模板婚配相似性怀抱准则。设T为模板图象,S为输入图象,盘算公式如下:   (5)   经由过程式(5)盘算待辨认字符图象与一切模板图象的距离,找到此中最小的距离,并将最小距离对应的模板图象所属的类作为辨认出的字符。   箱号的最初一位即校验码含有边框,这对字符的辨认有必然的搅扰,因而在婚配校验码前要去掉边框。二值图象形态学处置中腐化驾御能够很好地解决这一问题,腐化等于用卷积核扫描宰割出最初一个字符图象的每一个像素,用布局元素与其笼罩局部做位的与驾御。   3 实行了局   为了验证基于机械视觉的集装箱箱号自动辨认零碎的准确性和无效性,采纳5000组集装箱图象样本举行测试,测试样本均来自现实使用环境。为了测试零碎的不变性,测试样本是从差别角度、差别光阴和差别光照条件下猎取。产业相机采纳DASLA公司消费的Trillium系列,工控机为研华科技的IPC-610H系列, 3.0GHZ主频和2G内存。使用软件基于MATLAB R2014a平台。   经测试,5000组样本综合准确率为98.1%,均匀耗时是0.765s,餍足自动辨认的准确性和及时性要求。图4为辨认零碎的主界面和辨认了局示例图。图5为此中一组样本图象预处置了局,(a)~(d)别离为原图、灰度化图、滑润滤波图和二值化图。   4 论断   本文所提出的集装箱箱号自动辨认零碎基于机械视觉技巧,从产业相机采集的集装箱图象着手,采纳图象处置体式格局自动辨认箱号。经由过程灰度变换、滑润滤波和二值化等预处置,失掉优化的图象。进一步对图象中的箱号区域定位和箱号字符宰割与辨认等,取得11位箱号字符。最初哄骗箱号编码划定规矩,无效哄骗最初一位的校验码验证字符辨认能否准确,并终极威尼斯人官网,澳门威尼斯官网,澳门威尼斯人官网输入辨认准确的箱号。实行表白,所设计零碎很好地餍足了自动辨认零碎的准确性和及时性。      [1]陈永煌. 集装箱箱号辨认技巧的研讨与完成[D].华中科技大学,2013.   [2]许江淳,岳秋燕,任向阳, 等.基于机械视觉的药片名义缺点辨认与分拣零碎设计[J].传感器与微零碎,2017,(6):90-93.   [3]曹麟,王耀南,肖方良, 等.基于机械视觉的全自动智能包装零碎[J].仪表技巧与传感器, 2010,(3):22-24,27.   [4]吴寅.基于机械视觉的航空显现组件LCD缺点检测技巧研讨[D].南京航空航天大学,2012.   [5]张宏宇,柴逸飞,涂时亮, 等.基于传感器网络和有源RFID的集装箱办理零碎[J].盘算机工程,2009,(1):245-246,252.   [6]黄深广,翁茂楠,史俞,刘清.基于盘算机视觉的集装箱箱号辨认[J].口岸装卸,2018(01):1-4.   [7]张岩,崔晓萌.基于灰度变换的图象加强完成[J].包装工程,2010,31(19):95-98.   [8]许庶,马志锋,吴炜.基于盘算机视觉的集装箱号码辨认零碎[J].电视技巧,2010,(5):105-108.   [9]许顺.机械视觉高机能模板婚配算法的研讨[D].哈尔滨产业大学,2009.




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