15、工业图像识别技术：字符、数字与代码识别全解析

工业图像识别技术：字符、数字与代码识别全解析

在工业生产和质量控制领域，图像识别技术发挥着至关重要的作用。从集成电路（IC）上的字符识别，到金属表面的针刻数字识别，再到胶卷卷上的块状代码识别，每一种应用都有其独特的挑战和解决方案。本文将深入探讨这些不同类型的图像识别问题，并详细介绍相应的解决方法和操作步骤。

1. IC 字符识别

1.1 字符序列问题及解决方法

在 IC 字符识别中，字符序列可能会给控制机制（如 PLC 或内部评估功能）带来问题，因为它们难以检查 IC 上的字符是否按预期顺序排列。解决这个问题的方法是按每个感兴趣区域内的 x 坐标对字符进行排序。这也是为每行定义单独感兴趣区域的主要原因，它不仅减少了扫描区域，还避免了通过字符的 y 坐标来区分行的步骤。

1.2 字符质量提升

1.2.1 对比度问题

IC 标签过程中使用了两种不同的激光，导致字符对比度差异较大，这给二值分割带来了困难，尤其是在第二行，对比度在感兴趣区域中间发生变化。即使为每个区域设置单独的阈值也无法解决这个问题。
解决方法有两种：一种是为第二行使用两个区域，但这会使定位更加敏感；另一种更简单的方法是进行预处理，将图像分割成矩形部分，对每个部分进行直方图分析，然后修改灰度级以使用 [0..255] 的全范围。

1.2.2 线宽问题

字符的对比度不同，线宽也会受到影响。虽然可以通过形态滤波去除这种缺陷，但需要先确定滤波的应用位置，因为滤波应仅影响细线。然而，不能依赖第二台激光来书写更细的线。因此，更简单可靠的方法是将两种类型的字符都包含在分类器的训练集中，现代强大的分类器（如神经