鑄件DR圖像增強及工件號識別算法研究.pdf

1、鑄件DR（Digital Radiography，數字化射線成像）無損檢測系統(tǒng)，能夠有效檢測工件存在的內部缺陷。鑄件上往往鑄有特定的序列號（稱為工件號），這些工件號也反映在鑄件DR 圖像中。鑄件DR 圖像工件號識別，對降低檢測人員的勞動強度和提高檢測信息錄入的自動化程度具有重要意義。而鑄件工件號識別和車牌識別具有相似性。因此在比較車牌識別和鑄件DR 圖像工件號識別的相似之處以及兩者之間區(qū)別的基礎上，本文根據鑄件DR 圖像的自身特點設計了

2、解決方案。主要研究了工件號區(qū)域圖像增強、工件號區(qū)域圖像二值化和工件號字符分割算法，并初步研究了工件號字符識別算法。
　　 由于受鑄件本身厚薄不均等因素的影響，某些鑄件DR 圖像字符區(qū)域存在字符與背景區(qū)分不明顯等問題，影響后期的識別和分析。因此，增強字符區(qū)域圖像是有意義的。對于鑄件DR 圖像，可借鑒光照不均圖像的處理方法來增強待處理的字符區(qū)域DR 圖像。在研究常用的增強算法后，確定采用加性模型消除字符與背景區(qū)分不明顯的影響，并采用

3、圖像分塊與插值求得近似光照背景圖像。由于圖像間的減法使得修正后的字符圖像灰度范圍變得比較窄，進而圖像整體偏暗，故采用gamma 校正算法調整圖像灰度范圍，可增強對比度，獲得適宜于二值化的圖像。
　　 通過比較常用的二值化算法，發(fā)現局部閾值算法適合增強后的圖像。而常用的局部方法如Bernsen 方法和Nilbalck 方法，二值化后效果并不理想。由于二次邊緣提取算法既可以去除部分背景的影響，又可以完成對圖像的二值化處理，故將此方法

4、用于本文的二值化。但二值化后的圖像仍存在筆畫斷裂現象。對其進行改進，可以減少鑄件DR 字符圖像筆畫斷裂情況的發(fā)生，得到良好的二值化字符圖像。
　　 結合二值化后圖像的特點，字符分割包括水平分割和垂直分割。為了避免噪聲的影響，水平分割利用二值圖像右半部分的水平投影實現。對水平分割后字符間隔明顯的圖像直接采用垂直投影的方法進行分割。而對干擾明顯的圖像，垂直分割時考慮到小波分解能夠在不同尺度上對信號進行分析，而且對不同尺度的選擇可以根