基于機器視覺的離合器飛輪多行字符檢測與識別*

陳甦欣，劉 偉，萬壽祥

(合肥工業大學機械工程學院，合肥 230009)

0 引言

離合器飛輪是各類車輛設備的重要基礎零部件，離合器飛輪上的字符則包含了該飛輪的產品信息，如尺寸、生產型號等，因此字符識別是生產實際中一個重要的環節。當前字符識別研究主要是通過視覺檢測技術得到字符圖像，并采用相關學習算法識別，視覺技術因為其對被測零件不會產生任何損傷，且具有高效率、高精度、抗干擾能力強等特點因而十分受歡迎[1]。

對于環形零件字符識別問題，吳穎慧[2]研究了雙列圓錐滾子軸承工件號識別系統，但是該系統的單個軸承編號的識別時間長達12 s，檢測速度不能滿足工業現場檢測要求。李陽等[3]利用NCC模板匹配快速匹配輪胎上的固定編號，實現字符自動分類，但模板定位字符區域存在誤定位現象。任永強等[4]針對圓形零件表面的單行字符，提取字符圖像HOG特征，采用SVM-HOG分類法，識別準確率達95%以上，但檢測過程耗時較多。對于環形零件表面多行字符目前研究較少，在實際工業環境下，上述方法有一定局限性。

針對該離合器飛輪字符檢測識別需求，在對字符特征和機器視覺相關理論進行研究后，提出了基于圖像LBP特征的字符識別方法。根據該零件多行環形字符分布特點，設計出相應的預處理方案，采用DBSCAN算法實現字符所在的圓環區域定位，實現多行字符分割，并通過提取字符圖像LBP特征，導入SVM多分類器中訓練識別字符。實驗結果表明，本文方法可以快速準確識別字符。……