精密制造与自动化 2018年第4期
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高永勋 任德均 严扎杰 陈儒侠
（四川大学 制造科学与工程学院 成都610065）
摘 要 为了验证Blob 分析算法在汽车拍照识别过程中的可行性，首先用工业相机在常见场景下采集车牌图像，然后在基于机器视觉应用软件 HALCON 的基础上，运用其工具箱中功能强大的算子先对图像进行预处理，接着利用关键的Blob 分析算法对预处理后的图像进行车牌字符定位，再运用预训练的OCR 分类器识别车牌字符。最终经过实际检测，验证了利用Blob 分析算法来开发周期短、程序稳定性高、程序运行实时性好的目的。 关键词 机器视觉 HALCON Blob 算法 字符识别
车牌识别系统LPR(License Plate Recognition)作为城市智能交通系统不可或缺的一部分，在城市交通和停车场等项目的管理中占有极其重要的地位。它可以在不影响汽车行使状态的情况下，由计算机自动的完成车牌的识别，从而降低城市交通管理工作的困难程度。
HALCON 是一个用来开发机器视觉应用软件的工具箱。它拥有一个特别良好的交互式编程环境，在快速开发图像视觉处理技术的应用软件方面具有很好的优势。软件本身有很多个不仅使用简单而且功能强大的运算子，此外，这些运算子还可以组合使用，发挥出更强大的功能，让软件设计者抽身脱离繁琐的程序。本研究正是采用HALCON 作为系统软件的核心处理模块，将机器视觉检测技术应用于的检测，实现车牌号码快速、高效的识别和检测。
1 车牌识别系统设计
基于Halcon 的车牌识别流程如图1所示，在自然环境下使用工业相机采集到车牌信息图像之后，首先对原始图像进行预处理，主要是为了抑制或者衰减图像中的无关信息，恢复有用的真实信息，增强相关信息的检测性。之后运用Blob 分析算法完成预处理图像的字符分割，之所以采用Blob 工具，是因为Blob 分析算法是对图像的“行”操作，可以加快图像的处理速度。完成字符分割之后，使用Halcon 自带的OCR 分类器完成字符识别并显示结果。
图1 基于Halcon 的车牌识别系统
2 车牌图像的处理 2.1 图像采集
在HALCON 软件中可使用算子read_image 从本地硬盘加载已采集好的车牌图像，并且HALCON 支持BMP 、PNG 、JPEG 等多种格式图像。而在目前市场实际车牌识别系统中，是借助于工业相机，在工业光源的照明条件下，通过外触发工业相机，直接拍照采集获取彩的车牌图像。在本次实验中，为了方便，采用了前者来获取原图像，如图2所示。
图2 原图像
2.2 预处理图像
在实际的车牌识别系统中，往往有很多因素影响采集到的图像质量，如光源强度的波动、环境空气中的
颗粒、工业相机的拍摄延迟、系统机械结构的震动和传输信号的干扰等，通常获取到的原始数字图像质量不是非常高，夹杂着多种多样的噪声，
高永勋 等 基于HALCON 的汽车牌照识别研究
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严重的甚至遮挡目标信息造成缺陷，所以必须在字符区域的提取、字符分割和字符识别之前对原始图像进行一些列的图像预处理操作，以改善车牌图像的视觉效果，并且可以加大车牌区域和背景区域的
区分度[1]
。
图像的预处理方式有很多，需要结合我国小型汽车牌照的特点采取特定的预处理方式。其中，常见的有转换为灰度图像、RGB 图像、HSV 图像、灰度阈值和去噪声等。根据我国小型汽车车牌的特点：车牌为矩形；车牌内的7个字符水平排列；牌照为蓝底白字；字符颜与牌照底之间具有明显
差别；车牌内存在丰富的边缘信息[2]
。结合以上特征，应预先估算出车牌字符在图像中的检测区域，然后由算法在估算的区域中进行精确搜索，获得字
符的准确位置[3]
。
先对彩的工业相机拍摄采集的图像进行降维处理，因为彩信息在之后的图像处理以及字符识别过程中是无用信息，因此图像处理第一步就需要对图像彩信息进行剔除。结合RGB 三原以及牌照的颜特征，将彩图像直接转换为RGB 三通道图像，通过观察三通道的图像，选择R 通道的图像作为后续算法处理的对象，如图3所示。因为其车牌字符与牌照底的差别更为明显，区分度更大，可以凸显图像字符区域的特征信息，使后续算法的识别和判断效果更加稳定和精确。核心程序为：
decompose3 (Car, Red, Green, Blue) threshold (Red, Regions, 64, 206)
图3 R 通道图像
2.3 Blob 分析
Blob 分析是对图像中具有相同像素的连通域进行分析的一种算法。它不仅可以提供图像中斑点的形状、位置、数量和方向，在提供斑点间拓扑结构等方面也具有很大的优势。Blob 分析的主要内容包括：图像分割、连通性分析、Blob 工具。针对实时预处理的R 通道灰度图像，运用固定阈值分割将
其分割为目标像素和背景像素。典型的目标像素被赋值为1，背景像素被赋值为0。然后对其进行连通性分析，将其中的车牌字符图像区域聚合为目标像素或者斑点的连接体，形成Blob 单元，再对Blob 单元进行图像特征分析，选取合适的参数，除去不相干区域，将单纯的图像灰度信息快速的转化为图像的形
状信息，比如图像的质心、面积、周长以及其他图像信息，通过Halcon 算子的多级分类器的过滤，可得到初步的车牌区域。最后，运用Blob 工具将字符区域从背景中分离出来。在这个过程中，因为Blob 并不是分析图像的单个像素，而是对图像的“行”进行操作。图像的每一行都用游程长度编码来表示相邻的目标范围。因此，这种方法比传统的基于像素的算法的处理速度更快，操作性能更好，处理结果如图4所示。核心程序为：
汽车车牌connection (Regions, ConnectedRegions)
select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, ['area','height'], 'and', [458.72,22.48], [15321.1,386.7])
fill_up_shape(SelectedRegions, RegionFillUp, 'area', 1, 100)
图4 Blob 分析结果图
2.4 字符识别
经过Blob 分析算法完成字符的分割，提取出特征之后，即可进行字符的识别。无论是基于统计特征识别还是基于结构特征识别，都需要一个特征数据库或者比对数据库对车牌字符进行比对识别。数据库的内容应当包括所有想要识别的车牌字符字集。目前，车牌识别系统是将提取出的车牌特征丢给分类器，让
分类器对其进行分类，告诉你这个特征该识别成哪个文字。分类器的设计方法一般有：模板匹配法、判别函数法、神经网络分类法、基于规则推理法等。在这里，就可以用到Halcon 自身所带的强大的OCR 分类器。Halcon 软件本身提供了很多预训练的OCR 分类器， 这些预训练的OCR 分类器可以读取各种各样的字体，这也是用Halcon 软件
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作为车牌识别系统核心处理模块的优势所在。首先
需要将字符按照相对位置排序，方便识别[4]
，处理结果如图5所示。核心程序为：
sort_region(SelectedRegions, SortedRegions, 'upper_left', 'true', 'column')
read_ocr_class_mlp
(' Industrial_', OCRHandle) do_ocr_multi_class_mlp(SortedRegions,RedInve rt,OCRHandle,Class, Confidence)
图5 按相对位置排序好的字符
2.5 结果输出
对Blob 分析之后的图像进行处理，识别车牌字符，包括数字和字母。在这里，尤其需要注意对分
类器的分类结果进行优化，因为OCR 的识别准确
率是无法达到百分之百的，因此OCR 模块中必须
要有除错及更正功能。最终识别结果如图6所示，
可以将结果输出为想要的格式保存，也可以将其输
出到其他应用程序中。核心程序为：
area_center (SortedRegions, Area, Row, Column)
for i := 0 to 5 by 1
disp_message (3600, Class{i}, 'window', 140,
Column[i], 'black', 'true')
(上接第29页)
Mecanique & Industries ,2004,5(2):121-127.
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[9] BORRO D , SA V ALL J , AMUNDARAIN A , et al . A
Large hapticdevice for aircraft engine maintainability [J ].
endfor
clear_ocr_class_mlp (OCRHandle)
图6 车牌识别结果
3 结语
文章只是对于国内小型汽车牌照进行最简单的编程研究，从而证实 Blob 算法的实用性，以此来说明 HALCON 在车牌图像处理系统中的优势：处理速度快，简单，方便。
由于一些实验条件的限制，对于汽车牌照的识别研究还有很多后期的工作要完成，需要结合现实条件做进一步的完善：（1） 需要多采集车牌牌照样本图像进行测试；（2）需要识别牌照中的第一个汉字字符。
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