基于OpenCV的生產(chǎn)日期字符識(shí)別研究*

商品的標(biāo)識(shí)技術(shù)是對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行編碼和標(biāo)記的技術(shù)手段，也是產(chǎn)品可追溯性的基礎(chǔ)。標(biāo)識(shí)技術(shù)關(guān)系到物流、食品和電子商務(wù)等多個(gè)行業(yè)，影響深遠(yuǎn)。伴隨人們生活水平的提高，對(duì)于健康和安全的關(guān)注越來(lái)越多，每個(gè)行業(yè)對(duì)產(chǎn)品的品質(zhì)和安全性的要求也越來(lái)越高^[1]。編碼標(biāo)識(shí)的不統(tǒng)一阻礙了各個(gè)行業(yè)的發(fā)展，包括對(duì)產(chǎn)品的溯源、電子商務(wù)及對(duì)產(chǎn)品標(biāo)簽標(biāo)準(zhǔn)化的要求，因此，國(guó)家商品生產(chǎn)日期標(biāo)識(shí)規(guī)范體系的建立顯得尤為必要。

OCR 技術(shù)通過(guò)照相機(jī)拍攝圖片，利用檢測(cè)模式掃描圖像，從中排除干擾信息并提取文本信息，然后對(duì)文本信息進(jìn)行字符識(shí)別，用一系列算法翻譯成計(jì)算機(jī)處理文本 ^[2]?，F(xiàn)在，還可直接連接攝像頭或照相機(jī)直接進(jìn)行視頻識(shí)別。典型的OCR 技術(shù)首先是對(duì)輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理，再對(duì)處理過(guò)的圖像進(jìn)行文字檢測(cè)識(shí)別，在不同項(xiàng)目背景下，根據(jù)光照、背景顏色、產(chǎn)品材質(zhì)和產(chǎn)品要求的不同，預(yù)處理和識(shí)別方法也會(huì)有所差異。

識(shí)別過(guò)程將由計(jì)算機(jī)端的Python 程序完成。本文采用的商品標(biāo)簽識(shí)別過(guò)程如圖1 所示。

作者簡(jiǎn)介：李佳琪(1995~)，女，安徽舒城，回族，碩士生，研究方向：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)字符識(shí)別，E-mail：568950838@qq.com。

*國(guó)家自然科學(xué)基金，61873004，多源傳感器環(huán)境下基于異構(gòu)特征信息融合的行為識(shí)別

國(guó)家自然科學(xué)基金，51474007，基于領(lǐng)域本體的煤礦安全數(shù)據(jù)融合方法及應(yīng)用

圖1 商標(biāo)標(biāo)簽識(shí)別過(guò)程

1   預(yù)處理與識(shí)別

1.1 OpenCV

OpenCV 是一個(gè)跨平臺(tái)的輕量級(jí)開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，支持多種機(jī)器語(yǔ)言。OpenCV 模塊覆蓋全面，其中囊括了字符識(shí)別、圖像處理、人臉識(shí)別等。OpenCV 涵蓋300 多個(gè)C 語(yǔ)言函數(shù)的中、高層API，對(duì)于輸入圖像的格式也非常包容，用它進(jìn)行應(yīng)用開(kāi)發(fā)非常高效和簡(jiǎn)潔，而且包含了豐富的工業(yè)檢測(cè)類函數(shù)，能夠用于實(shí)時(shí)圖像處理，使用便捷，功能完善，適用于本文實(shí)驗(yàn)環(huán)境。

1.2 Tesseract-OCR

Tesseract-OCR 是19 世紀(jì)80 年代由惠普實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的，谷歌改進(jìn)了其中的算法，通過(guò)排除引擎缺陷進(jìn)行了優(yōu)化。Tesseract-OCR 的功能強(qiáng)大，應(yīng)用廣泛，是開(kāi)源的OCR 識(shí)別系統(tǒng)^[3]。Tesseract-OCR 識(shí)別引擎在開(kāi)源別引擎中占有重要地位，完整識(shí)別過(guò)程由一種頁(yè)面結(jié)構(gòu)闡發(fā)方法對(duì)圖片做布局剖析，旨在辨別圖像上的表格、文本、圖片等內(nèi)容，為后續(xù)識(shí)別工作做鋪墊。

2   圖像預(yù)處理

將背景信息和文本信息分開(kāi)，消除圖像無(wú)關(guān)信息、加強(qiáng)有效信息，從而簡(jiǎn)化后續(xù)辨認(rèn)字符步調(diào)，減輕辨認(rèn)難度和錯(cuò)誤率。

2.1 圖像傾斜校正

產(chǎn)品在流水線輸送帶上運(yùn)動(dòng)時(shí)，經(jīng)過(guò)高速攝像機(jī)拍攝照片，可能會(huì)遇到產(chǎn)品放置不規(guī)范的問(wèn)題，導(dǎo)致拍攝的照片歪斜，不平行于水平線。預(yù)處理第一步是將扭曲的原始圖片進(jìn)行校正。在此環(huán)境中，使用傅里葉變換做圖像的傾斜校正。

二維圖像的傅里葉變換公式：

式中，f 和F 分別為空間域值和頻域值，示出了傅立葉變換后的結(jié)果需要使用的真實(shí)圖像加虛擬圖像，或振幅圖像（magitude 圖像）加相位圖像[4]（如圖2）。

（a）傾斜校正前

（b）傾斜校正后

圖2 校正前后對(duì)比

2.2 圖像噪聲處理

在收集、傳輸和處理圖像的過(guò)程中，圖像會(huì)產(chǎn)生一些不可避免的噪聲，包含與圖像無(wú)關(guān)和冗余滋擾信息。降低圖像噪聲不僅可以使圖像更加清晰，而且可以突出圖像的感興趣區(qū)域，易于識(shí)別（如圖3）。

（a）原圖

（b）中值濾波對(duì)噪聲的處理

圖3 噪聲處理前后的對(duì)比

2.3 圖像二值化

遍歷像素點(diǎn)，通過(guò)選取合適的值，灰度值二分為255 或0，白色為255，黑色為0，如式（3）所示。分類后圖像變?yōu)楹诎?，分辨圖像中的圖形和文本，便于后續(xù)將文本信息提取出來(lái)^[5]。

1）Otsu 算法

此算法是把背景和目標(biāo)閾值的差距拉大，分裂性較強(qiáng)，所求的是類內(nèi)方差min，和類間方差的max，首先遍歷所有像素點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)灰度級(jí)像素的個(gè)數(shù)，將圖像灰度化，再次遍歷計(jì)算出最大類間方差，程序略顯復(fù)雜^[6]，效果圖如圖4 所示。

圖4 Otsu對(duì)光照不均的處理

2）Sauvola 算法

該算法通過(guò)引入以像素點(diǎn)為中心領(lǐng)域的wide 為參數(shù)windowsize 和自定義系數(shù)比例因子k 來(lái)降低對(duì)噪聲的敏感性，也就是對(duì)niblack 算法進(jìn)行改進(jìn)。它集中于當(dāng)前像素，閾值是根據(jù)該像素的當(dāng)前像素的附近灰度平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差動(dòng)態(tài)計(jì)算[7]。

灰度均值m 與標(biāo)準(zhǔn)方差s：

然后是該點(diǎn)的閾值T(x, y)，其中T的大小可以根據(jù)k 來(lái)調(diào)節(jié)：

圖5 Sauvola對(duì)光照不均的處理

2.4 邊緣檢測(cè)

邊緣檢測(cè)是通過(guò)卷積或微分計(jì)算后得到的二值化

圖像。

1）Laplacian 算子邊緣檢測(cè)

拉普拉斯算子被分成4 個(gè)和8 個(gè)鄰域，域是像素梯度需求鄰域的4 個(gè)相鄰方向上的中央附近的方向和梯度^[8]（如圖6）。

圖6 Laplacian的邊緣處理

2）Canny 邊緣檢測(cè)算法

Canny 從信噪比、單邊緣和定位性能方面來(lái)判定邊緣的優(yōu)劣，Canny 邊緣檢測(cè)算法可以分為以下5 個(gè)步驟：

①圖像灰度化

通過(guò)RGB 三個(gè)通道，為了降維，將圖片圖像進(jìn)行灰度化。

②高斯模糊處理

此步驟是對(duì)圖像進(jìn)行smooth 處理，通過(guò)濾波器將高斯函數(shù)離散化^[9]，高斯函數(shù)與濾波器的計(jì)算：

③圖像梯度、梯度幅值、梯度方向計(jì)算

該點(diǎn)通過(guò)計(jì)算當(dāng)前像素與其附近的像素差值來(lái)進(jìn)行位置判斷，接近這個(gè)差值稱為圖像梯度。首先計(jì)算一階導(dǎo)數(shù)：

計(jì)算梯度幅值M：

計(jì)算梯度值的方向：

④ NMS（非極大值抑制）

留存邊緣方向上具有極大值的像素，通過(guò)NMS 找出其中的局部最大值，將其他位置的值取0。

⑤雙閾值的邊界選取

梯度大于任何邊緣的最大閾值是真正的邊緣，而低于最小閾值的邊緣為非邊緣，非邊緣即舍去（如圖7）。

圖7 Canny的邊緣處理

2.5本文算法的選取

中值濾波是對(duì)光滑脈沖噪聲表現(xiàn)良好，效果圖像的邊界順滑清晰。與平均灰度法比較，Sauvola 使用二值化的圖像，能解決產(chǎn)生照度不均的影響。拉普拉斯對(duì)噪聲敏感，分辨邊緣像素的位置表現(xiàn)優(yōu)異，但易出現(xiàn)雙像素邊界，導(dǎo)致日期顯示模糊不清晰；Canny 對(duì)比Laplacian 克制了噪聲引起的非邊緣，對(duì)于光照不均的圖像也能有如圖所示的效果，線條更流暢光滑，同時(shí)細(xì)化過(guò)的邊緣比較清晰，易于后續(xù)的識(shí)別工作。

綜上，根據(jù)實(shí)際檢測(cè)考慮，本項(xiàng)目的噪聲處理、二值化及邊緣檢測(cè)的算法分別借用的是中值濾波、Sauvola算法和Canny 邊緣檢測(cè)法。

3   商品生產(chǎn)日期字符識(shí)別

3.1 識(shí)別目的

在車間生產(chǎn)中，生產(chǎn)日期是由操作工人設(shè)置噴印裝置并對(duì)生產(chǎn)日期進(jìn)行噴印。生產(chǎn)日期的錯(cuò)誤為后續(xù)的溯源、倉(cāng)儲(chǔ)造成困難。為避免生產(chǎn)資料的浪費(fèi)和后續(xù)工作的開(kāi)展，制作日期字符識(shí)別數(shù)據(jù)集并校驗(yàn)成果。

本文通過(guò)jTessBoxEditor 進(jìn)行字符識(shí)別訓(xùn)練工作，Tesseract 深度學(xué)習(xí)樣本訓(xùn)練工具基于Java 開(kāi)發(fā)，當(dāng)Tesseract 的自帶字符庫(kù)不足以滿足需要時(shí)， 通過(guò)jTessBoxEditor 訓(xùn)練得到專屬字符庫(kù)，提高生產(chǎn)日期識(shí)別率和準(zhǔn)確率。

3.2 字符集的創(chuàng)建和測(cè)試

在jTessBoxEditor 編輯器中點(diǎn)擊merge tiff，打開(kāi)拍攝到的商品生產(chǎn)日期圖片，并為文件命名，以生成訓(xùn)練集的tif 文件（如圖8）。

圖8 訓(xùn)練集部分樣本圖

通過(guò)輸入命令行生成box 文件，再導(dǎo)入tif 文件，然后它會(huì)主動(dòng)識(shí)別box 文件并主動(dòng)導(dǎo)入（如圖9）。

圖9 字符識(shí)別界面

利用窗口上方的模塊，對(duì)文件內(nèi)字符進(jìn)行框選，調(diào)整字體坐標(biāo)，標(biāo)準(zhǔn)為一字一框，并對(duì)識(shí)別的字符進(jìn)行修正，最后點(diǎn)擊save。

在輸入命令后創(chuàng)建字體特征文件，之后開(kāi)始對(duì)字符文件進(jìn)行訓(xùn)練，并把生成的文件合并，即得到訓(xùn)練文件（如圖10）。

圖10 字符集訓(xùn)練界面

字符識(shí)別的正確率受前期圖片處理的程度和字符庫(kù)的影響，訓(xùn)練集中包含英文、中文和數(shù)字三種字符，為了驗(yàn)明三種字符的單獨(dú)測(cè)試效果，從以下四個(gè)方向進(jìn)行

觀察測(cè)試：

1）中文字符正確率

2）英文字符正確率

3）數(shù)字字符正確率

4）全部字符正確率

通過(guò)測(cè)試顯示，錯(cuò)誤率最高為5.00% 的中文字符，Tesseract 對(duì)于英文和數(shù)字字符還是比較精準(zhǔn)的，錯(cuò)誤主要在于字符“期”容易識(shí)別為分開(kāi)的兩個(gè)字“其”和“月”，接下來(lái)對(duì)字符偏旁部首誤分割的判定準(zhǔn)確率進(jìn)行研究?jī)?yōu)化。

4   結(jié)束語(yǔ)

本文基于OpenCV 和開(kāi)源庫(kù)Tesseract，在Python平臺(tái)根據(jù)現(xiàn)有的完善字符識(shí)別算法，利用訓(xùn)練出的專屬字符庫(kù)初步實(shí)現(xiàn)了在簡(jiǎn)單環(huán)境下對(duì)商品生產(chǎn)日期的識(shí)別功能。

本實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目?jī)H針對(duì)普通場(chǎng)景下的圖像進(jìn)行商品標(biāo)簽日期字符的識(shí)別，對(duì)于復(fù)雜場(chǎng)景下或復(fù)雜字體、混合字體或彎曲識(shí)別界面的圖像文字識(shí)別還有待研究。后續(xù)將在圖像預(yù)處理和字符識(shí)別方面進(jìn)行優(yōu)化，即將著手的工作如下：

1）研究生產(chǎn)日期標(biāo)簽污損情況下的字符識(shí)別。

2）識(shí)別結(jié)果僅顯示于界面，未能聯(lián)系產(chǎn)品進(jìn)行操控。

3）進(jìn)一步提高字符識(shí)別的速度和正確率。

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（本文來(lái)源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2021年7月期）