本文旨在通過攝像裝置對汽車衡的數(shù)字稱重顯示器中所顯示的稱重結(jié)果進(jìn)行拍攝，將拍攝結(jié)果自動截圖成數(shù)字圖像，并以數(shù)字圖像處理、模式識別、計算機(jī)視覺等技術(shù)為基礎(chǔ)，將得到的每一張數(shù)字圖像進(jìn)行分析、識別后轉(zhuǎn)換成文本格式錄入到軟件中，并根據(jù)檢定規(guī)程要求進(jìn)行一系列運(yùn)算得到最終結(jié)果，自動完成原始記錄的運(yùn)算、生成和保存等一系列操作。整個過程計算機(jī)自動處理，排除人為干預(yù)，從而進(jìn)一步提高檢定效率和數(shù)據(jù)處理的正確率。

1.概述

汽車衡采用現(xiàn)代傳感器技術(shù)、電子技術(shù)和計算機(jī)技術(shù)一體化的電子稱量裝置,是國家重點管理的強(qiáng)制檢定計量器具,根據(jù)其自身特點一般可以分為電子秤、電子天平等類型,其檢定依據(jù)一般是按照JJG 539-1997《數(shù)字指示秤》和JJG1036-2008《電子天平》進(jìn)行的。然而這兩個規(guī)程中所規(guī)定的檢定項目以及數(shù)據(jù)的處理都相當(dāng)復(fù)雜,檢定過程中70%的時間耗費(fèi)在數(shù)據(jù)處理上,完整檢定一臺汽車衡至少需要耗費(fèi)30分鐘以上時間,我們可以清晰地看到目前檢定汽車衡一直存在著兩個問題:一是檢定效率低,尤其是面對農(nóng)貿(mào)市場量大面廣的電子計價秤,其現(xiàn)場檢定更加需要檢定員快速、精準(zhǔn)的反應(yīng);其次是數(shù)據(jù)處理往往一不小心就容易出現(xiàn)錯誤,時常陷入“一子錯滿盤皆輸”的尷尬境地,現(xiàn)場檢定實用性不高,時常受人以詬病。因此,很多專家學(xué)者一直在追求一種能夠自動檢定的裝置來滿足檢定規(guī)程的要求,有的利用的傳感器讀取數(shù)據(jù)、有的根據(jù)RS232接口獲取稱量結(jié)果等,但由于其操作復(fù)雜性、數(shù)據(jù)讀取格式的不一致性等一系列問題,最終無法真正實現(xiàn)自動化檢定的實物裝置,更何況全自動檢定對于電子秤來說自動加載砝碼,尤其是感應(yīng)砝碼相對來說不易實現(xiàn)，而對于電子天平來說其高準(zhǔn)確度等級的砝碼的加載更加成為自動化檢定裝置的障礙.

小編結(jié)合日常的檢定工作，設(shè)計了一款半自動的檢定裝置，所謂半自動檢定，即檢定時砝碼

的取與放由檢定員來操作，顯示裝置中的稱量結(jié)果由攝像頭等裝置獲取并自動錄入到計算機(jī)，根據(jù)圖像處理技術(shù)對獲取的結(jié)果進(jìn)行自動識別，從而將結(jié)果自動保存到原始記錄中進(jìn)行自動化運(yùn)算，得到最終的檢定結(jié)果,具體思路架構(gòu)如圖1所示。

2.圖像識別系統(tǒng)設(shè)計

2.1圖像識別開發(fā)基本流程

本系統(tǒng)中最關(guān)鍵的技術(shù)是圖像識別系統(tǒng)，所謂圖像識別就是指利用計算機(jī)或其他數(shù)字設(shè)備對圖像信息進(jìn)行各種加工和處理，抽取輸入樣本的模式表達(dá)形式與預(yù)先存儲在計算機(jī)中標(biāo)準(zhǔn)樣本的模式表達(dá)形式進(jìn)行逐一比對，用一定的準(zhǔn)則進(jìn)行判斷，找出最接近輸入樣本表達(dá)形式進(jìn)行匹配其識別過程主要包括圖像采集、圖像預(yù)處理特征提取模式匹配四個環(huán)節(jié)，一個典型的識別過程如圖2所示.

2.2圖像采集

本系統(tǒng)第一步需要用圖像采集設(shè)備對電子衡器的顯示結(jié)果進(jìn)行攝取并錄入到系統(tǒng)軟件中進(jìn)行后續(xù)處理，由于輸入的只是簡單的一副圖像，目前市場上的攝像頭基本能夠滿足要求。

2.3圖像預(yù)處理

含有復(fù)雜的顯示裝置背景和自然背景，同時在衡器檢定過程中易受現(xiàn)場的照明條件。油污以及錄入的圖像傾斜等因素的影響，嚴(yán)重影響獲取圖像的質(zhì)量，給之后的識別過程帶來很大的障礙，因此在開始處理前需要進(jìn)行圖像變換、復(fù)原和校正去噪等一系列預(yù)處理來消除對圖像的影響。預(yù)處理是圖像自動識別系統(tǒng)中非常重要的一步，它的好壞直接影響圖像識別的效果。預(yù)處理的目的是去除圖像中的噪聲，把它變成一幅清晰的點線圖，以便于提取正確的圖像特征，主要包括灰度化二值化和數(shù)字分割等。

2.3.1圖像的灰度化

用攝像頭攝錄得到的圖像是24位真彩圖像，又稱為RGB圖像。，其存儲量要求很大，而且在進(jìn)行圖像處理時，計算量也隨之增加，不便于圖像的識別處理，所以在圖像預(yù)處理過程中，要對圖像進(jìn)行灰度化，將彩色的圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像的過程叫做灰度化，由于彩色圖像每個像素的顏色由R、G、B三個分量組成，統(tǒng)稱為顏色空間模型如果一幅圖像的顏色空間是一維的（一個顏色值只有一個顏色分量），則這幅圖像就是一副灰度圖，在位圖圖像中，一般以R=B=G來顯示灰度圖像，那么如何來確定R、G、B三個分量的值使接下來的圖像處理更為方便、快捷和穩(wěn)定呢？根據(jù)經(jīng)驗，圖像的灰度化往往采用加權(quán)平均值法

2.3.2圖像的二值化

圖像經(jīng)過灰度化處理后，所產(chǎn)生的灰度圖像是由256個灰度級別組成的灰度圖像，具有較為豐富的明暗度，但在搜索目標(biāo)對象時，背景像素容易干擾，如圖4所示的灰度圖像中背景色仍然具有較大的噪點，極易影響后期圖像識別的質(zhì)量，因此要進(jìn)行二值化，二值化是對圖像進(jìn)一步進(jìn)行壓縮，我們采用固定閥值，把灰度設(shè)置成0或255，，這樣一來就把這個灰度級減少到1位2個灰度級，使圖片只有前景和背景信息，就得到一副二值圖，可以簡單的將圖片定義前景為白色，背景為黑色，那么二值圖像中的數(shù)據(jù)全部是0或1，運(yùn)行效果如圖5、如圖6所示。

2.3.3數(shù)字圖片分割并存儲

二值化后得到的圖像仍然是一個整體，包括數(shù)字和數(shù)字之間的空白，我們需要從中分離出每個數(shù)字以便進(jìn)行后續(xù)的單個數(shù)字的識別。圖像分割技術(shù)一般采用的是邊緣檢測法，圖像的邊緣是圖像的最基本特征，邊緣點是指圖像中周圍像素灰度有階梯變化的那些像素點，即灰度數(shù)導(dǎo)數(shù)較大或極大的地方，根據(jù)這個原理我們可以對圖片進(jìn)行分割，并將分割好的圖片存儲在計算機(jī)中。

2.4數(shù)字圖片識別

數(shù)字圖片識別就是把處理后的圖片還原回字符文本的過程，包括特征提取和模式匹配等操作

常用做法是：先獲取該數(shù)字圖片的特征碼，然后使用各種分類算法對該特征碼進(jìn)行分類，將其打上相應(yīng)的類標(biāo)簽、分類模型的訓(xùn)練，是對字符庫中的每個字符進(jìn)行特征化處理，得到每個字符的特征碼，該字符的標(biāo)簽就是該字符本身，利用特征碼加上字符的標(biāo)簽對字符庫中的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到相應(yīng)的分類模型。當(dāng)然，得到了待識別字符的特征碼后，也可以使用相似性度量和字符庫中的字符的特征碼進(jìn)行比較，將該字符識別為與其特征碼相似性最高的字符。在每個字符的邊界內(nèi)，按行（或列）掃描該圖片，檢測其中的每個像素點，如果像素為白色則為，如果像素為黑色則為1，將這些0和1連起來組成的字符串就構(gòu)成了該字符圖片的特征碼。將最終得到的特征碼與我們預(yù)先設(shè)置好的特征庫內(nèi)的特征碼進(jìn)行逐一比對，如果匹配成功則返回正確的結(jié)果。

2.5騰訊優(yōu)圖開放平臺簡介

本系統(tǒng)是利用騰訊公司現(xiàn)成的優(yōu)圖OCR識別技術(shù)進(jìn)行圖片識別的，騰訊優(yōu)圖是一個開放的平臺，具有人臉識別、圖片識別等集成功能，我們采用了該平臺的OCR識別技術(shù)，即利用光學(xué)字符識別技術(shù)，將圖片上的文字內(nèi)容，直接轉(zhuǎn)換為可編輯文本，該平臺集成了圖像灰度處理、二值化數(shù)字分割和存儲、數(shù)字圖片識別等一系列功能，能夠?qū)⒈鞠到y(tǒng)所需功能整合實現(xiàn)，并且優(yōu)圖OCR識別技術(shù)支持?jǐn)?shù)字識別和超過7000個常用漢字的識別，在內(nèi)部測試集上，單字識別準(zhǔn)確率可達(dá)到中文98%以上，數(shù)字99%以上?，F(xiàn)有身份證、名片、營業(yè)執(zhí)照識別的全流程解決方案，為用戶提供最方便快捷的證件信息錄入體驗，使用優(yōu)圖技術(shù)，僅需輕輕一拍，即可自動完成證件信息識別錄入。該平臺首先具有高適用性，能夠自動檢測定位、版式分析、字符切分、文字識別、信息息校驗，優(yōu)圖OCR識別技術(shù)技術(shù)涵蓋了整個證件檢測識別框架的所有核心算法。極高的文本行定位、字符切分準(zhǔn)確率，支持橫向、豎向拍攝，可容忍透視畸變、光照不均、部分遮擋的情況，適應(yīng)各種照片分辨率，具備非常高的復(fù)雜環(huán)境可用性，其次，是具有高穩(wěn)定性，優(yōu)圖身份證識別、名片識別營業(yè)執(zhí)照識別服務(wù)已成功應(yīng)用于微眾銀行、QQ廣點通等內(nèi)部核心業(yè)務(wù)，接受過海量用戶和復(fù)雜場景的考驗，各項反饋良好，因此用于簡單的數(shù)字識別更加具有穩(wěn)定性.

3.數(shù)據(jù)自動化處理系統(tǒng)的設(shè)計

一個最基本的數(shù)據(jù)自動化處理系統(tǒng)即為一個簡易的計量管理子系統(tǒng)，主要包括：用戶管理、企業(yè)管理、器具管理、原始記錄管理、檢定報告管理和統(tǒng)計報表等功能，其基本框架如圖7所示.

本文僅討論跟數(shù)據(jù)處理有關(guān)的原始記錄錄入模塊，其余模塊不在此贅述.根據(jù)上述原理設(shè)計處理的數(shù)字識別系統(tǒng)如圖8所示。

圖8中，界面最左邊是攝像頭時時攝錄情況中間有兩個按鈕分別是識別與截圖識別，右邊最上面是一個標(biāo)簽，顯示識別后的文本數(shù)據(jù)，下面是一個復(fù)制到粘貼板并插入按鈕，下面來介紹具體功能。

（1）最左邊是攝像頭，它具體負(fù)責(zé)在檢定時對檢定數(shù)據(jù)的攝取，其攝取的質(zhì)量好壞直接影響著后續(xù)的文字識別，因此攝像頭的質(zhì)量、像素以及擺放和錄制都是相當(dāng)重要的，應(yīng)盡可能攝取我們所需要的信息。

（2）識別、按鈕，當(dāng)按下此按鈕時，系統(tǒng)將進(jìn)行文字識別，識別后的內(nèi)容會顯示在右邊上方的標(biāo)簽欄中，如圖9所示。

（3）但往往我們所攝錄的攝像頭沒有像上圖那樣目標(biāo)明確，我們實際中往往得到的是顯示裝置連帶背景的非標(biāo)準(zhǔn)圖像，如圖10所示。因此我們就要用到截圖識別這項功能。

當(dāng)遇到圖10所示情況時，我們就要用到截圖識別這項功能了，該功能類似于的截圖功能，就是將我們所需要的部分截圖并識別之，點擊截圖識別，然后將鼠標(biāo)放置到需要截圖的起始點按住鼠標(biāo)左鍵拖動到圖片的結(jié)束點后松掉左鍵，如圖11所示。

按照上述方法松掉左鍵后系統(tǒng)就自動進(jìn)行文字識別，其結(jié)果如圖12所示。

（4））復(fù)制到粘貼板并插入按鈕就是將識別未識別后數(shù)字文本復(fù)制到電腦的粘貼板上方便用戶使用，并且具有直接插入粘貼到系統(tǒng)文本框中的功能如圖13所示。，將攝像頭對準(zhǔn)電子秤攝錄，然后按截圖識別按鈕對視頻中的稱重結(jié)果處進(jìn)行截圖，這樣一來就會在右邊標(biāo)簽處顯示，若識別成功便點擊復(fù)制到粘貼板并插入按鈕直接輸入到系統(tǒng)軟件中，若識別不成功，則調(diào)整攝像頭繼續(xù)進(jìn)行識別，直到識別成功為止。

4.結(jié)論

用圖像識別技術(shù)進(jìn)行地磅的檢定大大提高了檢定效率，時間縮短了三分之二以上，并且

用計算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理更加提高了原始記錄計算的正確率。由于筆者經(jīng)驗有限，只是簡單將汽車衡檢定與計算機(jī)技術(shù)相結(jié)合，希望上述思路方法能夠起到拋磚引玉的作用，讓更多的從業(yè)者提出更加科學(xué)合理的建議，進(jìn)一步提高汽車衡檢定的工作效率工作質(zhì)量，為營造一個更加科學(xué)更加合理公平公正的的環(huán)境而努力。