[发明专利]圆铸坯端面喷码字符倾斜矫正与识别方法、存储介质

权利要求书

1.一种圆铸坯端面喷码字符倾斜矫正与识别方法，其特征在于，包括以下步骤，

S1、获取圆铸坯端面图像，对圆铸坯端面图像采用改进的轮廓梯度模板匹配算法进行处理，得到圆轮廓所包围的有效区域；

S2、对所述的圆轮廓所包围的有效区域图像预处理后，提取字符连通域轮廓，并求取各字符轮廓的最小外接矩形；

S3、采用外接矩形短边斜率均值方法或者采用任意两外接矩形中心连线斜率排列组合投票方法，求取字符倾斜角度，得到矫正图像；

S4、结合字符行列分布的先验条件信息，对矫正结果进行后处理，得到若干个单字符矫正图像；

S5、通过将ResNet-18与Inception结构范式融合，构建ResNet-Inception模型融合分类器，利用训练好的融合分类器对所述的单字符矫正图像进行识别，并对识别结果汇总，得到字符识别结果；

其中，步骤S1所述的改进的轮廓梯度模板匹配算法，具体包括：

S1.1、假设所采集的圆铸坯端面图像中，圆坯轮廓半径大小所占像素在(C_rmin，C_rmax)之间变化，其中C_rmin、C_rmax为常数，将圆铸坯端面图像按照比例系数S＝2^K进行缩放，其中K为正整数，取值为3；

S1.2、设置圆模板的基准半径为则基准圆模板图像的大小设置为(2C_mr+5，2C_mr+5)，圆心坐标设置为(C_mr+2，C_mr+2)，基准圆模板图像的圆轮廓内部像素颜色设置为0，轮廓外部像素颜色设置为1；圆模板上下偏差设置为其中C_mr四舍五入取整，E_r向上取整，因此，设置圆模板图像数量为N_m＝2E_r+1，圆模板半径在(C_mr-E_r)～(C_mr+E_r)之间变化；

S1.3、采用sobel算子，依次对设置的N_m个圆模板图像求取水平梯度图像G_mdx和竖直梯度图像G_mdy；同理，采用sobel算子，求取缩放后圆铸坯端面图像的水平梯度图像G_dx和竖直梯度图像G_dy，同时，对G_dx和G_dy图像进行后处理，将像素点的水平和竖直梯度置0，其中σ为常数，σ在(0，1)之间取值，G为矩阵，所有的模板及图像的6均做了归一化处理；

S1.4、利用某一圆模板图像遍历匹配缩放后的圆铸坯端面图像，得到梯度匹配图，具体为：S1.4.1单点像素梯度匹配值的计算，假设圆模板边缘轮廓上某一像素点的水平梯度为G_mdx(i，j)，竖直梯度为G_mdy(i，j)，与之相对应的缩放后圆铸坯端面图像某一像素点的水平梯度G_dx(i+m，j+n)，竖直梯度为G_dy(i+m，j+n)，则单点像素梯度匹配值为M_dxy＝G_dx(i+m，j+n)×G_mdx(i，j)+G_dy(i+m，j+n)×G_mdy(i，j)，其中，m，n即遍历所有范围内取值；

S1.4.2圆模板梯度匹配值的计算，对圆模板廓进行下采样，下采样系数设置为2，相当于每隔一像素点取一个，遍历下采样后的圆模板轮廓点，求得所有与之相对应缩放后圆铸坯端面图像像素点的梯度匹配值M_dxy，并将所有的梯度匹配值Mdxy累加，累加结果除以圆模板轮廓的点数得到梯度匹配值，从而完成一次圆模板梯度匹配；将匹配步长设置为1，通过遍历缩放后的圆铸坯端面图像，完成对整个图像的圆模板梯度匹配值的计算，从而得到完整梯度匹配图；

S1.5、将N_m个圆模板图像重复步骤S1.4的计算，从而得到N_m个梯度匹配图，寻找N_m梯度匹配图中的最亮点，并与设置的最亮点阈值作比较，从而求得与之对应的中心坐标与圆模板半径，完成对圆有效区域的定位。