袁野，羅全，苑輝

（大連華冶聯(lián)自動化有限公司，遼寧 大連 116000）  

摘要：針對鋼鐵廠卷板生產(chǎn)過程中手動方式噴印作業(yè)容易出錯的問題，本文提出了采用關(guān)節(jié)工業(yè)機器人帶動噴碼頭對鋼卷表面固定位置進行噴碼作業(yè)，并在噴印過程結(jié)束后，采用工業(yè)相機拍攝噴印區(qū)域圖像，對圖像進行增強處理，字符分割后，采用基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的OCR模塊識別噴碼數(shù)據(jù)，并將識別出來的噴碼數(shù)據(jù)與接收到的鋼卷號進行比對、分析，最終結(jié)果通過局域網(wǎng)絡(luò)傳送到其他監(jiān)視工作站和遠程數(shù)據(jù)庫中。

關(guān)鍵詞：機器視覺；字符識別；鋼卷噴碼

1引言

鋼鐵廠的冷軋或熱軋卷板在完成卷曲工序后，通常需要進行產(chǎn)品標識?，F(xiàn)有的卷板生產(chǎn)線上通常采用人工制模，然后在帶有字符形狀孔洞的模板上噴漆，在鋼卷上形成特定的字符。這種方式由于人為因素影響,當字符變化頻繁時極其容易出現(xiàn)錯誤。采用機器視覺識別機器人噴碼字符，能夠極大提高工作效率和質(zhì)量，避免錯誤，減小工人的勞動強度。

2系統(tǒng)組成與工作原理

2.1系統(tǒng)構(gòu)成

該系統(tǒng)由關(guān)節(jié)臂機器人、工控機、噴碼機、光源、工業(yè)相機組成。其中關(guān)節(jié)臂機器人采用FANUC的R1000iA 100F，噴碼字符的圖像的采集使用的是AVT公司的Pike系列高分辨率工業(yè)數(shù)字相機。

2.2系統(tǒng)的工作原理

本系統(tǒng)按照結(jié)構(gòu)和功能劃分成兩個部分：字符噴印系統(tǒng)和字符識別系統(tǒng)。噴印系統(tǒng)主要完成噴碼頭的隨動和字符噴印，通過識別鋼卷高度和鋼卷位置，關(guān)節(jié)臂機器人帶動噴碼頭對鋼卷表面固定位置進行噴印作業(yè)。鋼卷噴碼識別系統(tǒng)其實就是一個光學(xué)字符識別(OCR)系統(tǒng)，主要完成噴碼字符的識別和校對，當噴印過程結(jié)束后，工業(yè)相機拍攝噴碼圖像，現(xiàn)場圖像經(jīng)過視頻采集卡進入到鋼卷噴碼識別系統(tǒng)主機，該主機中的識別模塊對圖像進行分析、處理，并識別噴碼數(shù)據(jù)，并將識別出來的噴碼數(shù)據(jù)與接收到的鋼卷號進行比對，分析，最后結(jié)果會通過局域網(wǎng)絡(luò)傳送到其他監(jiān)視工作站和遠程數(shù)據(jù)庫中。

鋼卷噴碼識別系統(tǒng)布置圖如圖1所示。

2.3點陣字符識別算法

點陣字符識別算法主要包括字符圖像的提取、字符圖像預(yù)處理、字符分割、SVM訓(xùn)練和識別等。

2.3.1圖像預(yù)處理

噴碼字符是5×7點陣，噴印的字符很可能出現(xiàn)多點少點或者點的位置有所偏移的情況，噪聲干擾嚴重，給點陣字符的識別帶來困難。為了消除這些干擾，采取了圖像增強、腐蝕等算法。

2.3.2點陣字符的增強

圖像增強是增強圖像中的有用信息，其目的是增強視覺效果，將原來不清晰的圖像變得清晰或強調(diào)某些感興趣的特征．抑制不感興趣的特征，使圖像質(zhì)量得到改善，加強圖像判讀和識別效果的圖像處理方法。圖像增強主要是通過改變圖像的灰度值來實現(xiàn)的。

采用改進的直方圖均衡算法，既保留了標準直方圖均衡算法的原理簡單，實時性好的特點，又避免了單純采用標準直方圖均衡算法增強后的圖像亮度不均，出現(xiàn)因灰度級合并，從而致使部分細節(jié)信息丟失的情況發(fā)生。

基于對數(shù)函數(shù)映射的直方圖均衡（LMHE） 算法將對數(shù)函數(shù)作為直方圖均衡算法的累計分布函數(shù)，對數(shù)函數(shù)符合人眼視覺特性的Weber-Fechner規(guī)律。

累計分布函數(shù)定義為:

式中，k為輸入灰度級。對上式求導(dǎo)，可以得到相應(yīng)的概率密度p（k）。將p（k）作為直方圖均衡算法概率密度函數(shù)的修正，使相應(yīng)的累計分布函數(shù)近似滿足對數(shù)函數(shù)的形式，從而使得增強后的圖像具有更好的視覺效果^[1]。

2.3.3字符分割

提取單行字符串之后，需要分割出單個字符，在實際生產(chǎn)過程中由于噴碼設(shè)備氣動機械故障、板材運輸存儲過程中的磨損或者由于后期圖像處理效果較差，容易造成板材噴碼字符存在粘連和分裂的現(xiàn)象。粘連和斷裂字符將導(dǎo)致字符的錯誤分割，從而能影響后期字符正確識別。

針對粘連字符切分，除了采取投影分割方法，還采取了基于字符上邊緣的切分方法?；谏线吘壍那蟹址椒ɡ米址麍D像的上邊緣，利用邊緣波峰波谷特性作為判斷切分邊界的依據(jù)。從鋼卷噴碼圖像分析可得，噴印字符屬于標準的數(shù)字和字母字符，寬高比比較固定，且同一行字符基本水平，因此，當字符之間出現(xiàn)接觸粘連時，垂直投影曲線波峰波谷特性受到較大干擾，但是字符的上邊緣波形特性保留，基本上波谷點對應(yīng)著粘連邊界^[5]。

2.3.4光學(xué)字符識別

在標記識別系統(tǒng)中，攝像機所拍攝的圖像經(jīng)過圖像預(yù)處理、字符定位、字符分割以后，得到了一組包含單個字符的二值圖像。這些二值圖像最后被送入到識別子系統(tǒng)中進行識別，這個過程一般被稱為光學(xué)字符識別(OCR)。

字符識別主要采用基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)OCR模塊，并在其基礎(chǔ)上使用簡單拓撲分析和概率統(tǒng)計的相關(guān)技術(shù)，提高識別成功率。

2.4后期處理

鋼卷號碼識別系統(tǒng)軟件另一項功能字符比對分析。從圖像中提取鋼卷標識號后，與之前從二級數(shù)據(jù)庫中獲取的噴碼字符進行比較，如果正確，則記錄有關(guān)數(shù)據(jù)，以便于日后質(zhì)量統(tǒng)計；如果有錯碼，則發(fā)出報警，防止錯誤標號流到下一道工序^[6]。

3結(jié)束語

冷軋鋼卷生產(chǎn)線的主要生產(chǎn)設(shè)備已經(jīng)完全自動化，由計算機直接控制。但是，鋼卷噴碼工作卻是由操作人員手動噴印。對物流的跟蹤往往由操作人員根據(jù)生產(chǎn)線上的監(jiān)視畫面，將作業(yè)線上正在傳送的成品卷號與計算機系統(tǒng)傳輸過來的生產(chǎn)批次號碼進行比對，比對一致后手工操作鋼卷繼續(xù)進入下一個物流環(huán)節(jié)。而采用機器視覺技術(shù)后，能夠自動識別由工業(yè)機器人噴印的鋼卷號碼，并及時傳輸?shù)接嬎銠C內(nèi)部進行比對，比對一致后自動處理進入下一個環(huán)節(jié)，大大方便了生產(chǎn)過程中的物流管理，提高了效率，還能避免由于鋼卷錯碼而產(chǎn)生的質(zhì)量異議和經(jīng)濟損失。

參考文獻：

[1]  王浩, 張葉,等.圖像增強算法綜述[J].中國光學(xué),2017,8(4):438-448

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[3]  曾華.基于LabView的鋼卷號碼識別方法[J]. 寶鋼技術(shù)，2009(2):62-64

[4]  田金鋒,楊榮松,任德均.基于機器視覺的產(chǎn)品噴碼識別系統(tǒng)[J]. 微計算機信息,2010,9(1):185-187

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[6]  蔡晉輝,張光新,周澤魁.在線鋼坯噴號自動視覺檢測系統(tǒng)設(shè)計[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報，2006,6(3):686-689