陳超 牛王強 杜芃

摘要：為實現(xiàn)對集裝箱箱號的正確識別，提出一種基于模板匹配和特征匹配的識別算法。對采集到的集裝箱圖像進行預處理，得到改善后的集裝箱二值化圖像;采用數(shù)學形態(tài)學操作使字符域連通，計算字符連通域的寬高比得到集裝箱箱號區(qū)域;利用投影檢測方法實現(xiàn)對箱號字符的分割;運用模板匹配算法與特征匹配算法相結合的分類方法對集裝箱箱號字符進行識別。該算法用MATLAB進行編程，完成對集裝箱箱號的自動定位、分割和識別。提出的方法可正確識別出集裝箱箱號，識別率達到93%，識別時間為130～150 ms，可提高碼頭的工作效率。

關鍵詞：集裝箱; 模板匹配; 特征匹配; 數(shù)學形態(tài)學; 字符識別

中圖分類號： ?U695.22;TP391.4

文獻標志碼： ?A

Abstract：In order to achieve correct recognition of container code， a recognition algorithm based on template matching and feature matching is proposed. The collected container pictures are preprocessed to obtain the improved container binary images; the mathematical morphological operation is used to connect the character domain， and the aspect ratio of the connected domain is calculated to get the container code area; the projection detection method is used to achieve character segmentation; the classification method combining the template matching algorithm and the feature matching algorithm is used to recognize the container code characters. The algorithm is programmed with MATLAB to achieve automatic positioning， segmentation and recognition of container codes. The proposed method correctly recognizes container codes， the recognition rate reaches 93%， and the identification time is between 130 ms and 150 ms. The method can improve the working efficiency of terminals.

Key words：container; template matching; feature matching; mathematical morphology; character recognition

0 引 言

集裝箱是主要的物流裝備，“十三五”期間，上海港的集裝箱年吞吐量預計達到4 200萬TEU左右。集裝箱箱號是集裝箱的唯一標識，實現(xiàn)對集裝箱箱號的正確識別是提高集裝箱管理效率的有效途徑。識別集裝箱箱號的傳統(tǒng)手工方法有很多缺點，如速度慢、錯誤率高等，因此國內外學者在對箱號識別方面做了很多研究。宓超等[1]提出了基于模板匹配的集裝箱箱號識別方法，該方法對集裝箱箱號的識別率高，但當箱號噪聲較大時，箱號識別會發(fā)生錯誤;胡婷[2]提出了基于人工神經網絡（artificial neural networks，ANNs）的集裝箱箱號識別方法，該方法對箱號的識別率高，但訓練時間長，需要進行大量試驗;安博文等[3]提出了基于支持向量機（support vector machine，SVM）分類器的集裝箱箱號識別方法，此方法雖然穩(wěn)定性較好，對箱號的識別率高，但是需要大量的訓練樣本。本文提出一種基于模板匹配和特征匹配的集裝箱箱號識別方法。該方法通過采集的集裝箱圖像建立字符模板庫和相似字符的特征模板庫，在對箱號進行識別時，首先對箱號進行模板匹配，再對模板匹配得到的相似字符進行特征匹配，最終得到箱號識別結果。本文提出的識別方法選取相似字符之間差異較大的特征作為特征模板庫的特征向量，能夠避免模板匹配對相似字符的誤識別;同時模板匹配不像SVM方法那樣需要大量的訓練樣本，也不像神經網絡方法那樣需要大量的訓練時間，可提高識別的效率。

1 集裝箱箱號的特征

根據ISO標準，集裝箱箱號由3個部分組成[4]：4個大寫英文字母、6位數(shù)字和1個校驗碼。雖然在這11個ISO字符旁邊可能有其他字符，但是這11個ISO字符被認為是集裝箱的唯一代碼。ISO標準僅規(guī)定集裝箱上的代碼類型、字符和背景，而沒有規(guī)定集裝箱箱號的位置、字體類型和字號。典型集裝箱箱號示例見圖1。

集裝箱箱號的特征[5]總結如下：

①不同的集裝箱箱號位置可能不同，箱號的字體類型和字體顏色也可能不同。

②同一集裝箱箱號灰度接近，由大小相對一致的印刷體組成，箱號字符與背景之間對比強烈。

③集裝箱箱號字符有多種排列模式，例如：水平排成1行;水平排成2行;豎直排成1列。

④采用豎直排列模式的集裝箱箱號寬高比范圍為1/10～1/8。

本文主要描述應用于豎直排列模式的方法。只要把集裝箱圖像旋轉180°，再調整幾個參數(shù)，該方法就可以適用于水平排列模式。

2 集裝箱箱號的識別過程

下面通過處理一幅集裝箱圖像來說明集裝箱箱號的識別過程。

集裝箱箱號的識別過程包括4個步驟（或模塊）：集裝箱圖像預處理、集裝箱箱號定位、集裝箱箱號分割、集裝箱箱號字符識別。

集裝箱箱號識別的各個模塊是相互關聯(lián)的，前一個模塊的處理會影響后續(xù)模塊運行的效果，因此有針對各個模塊的處理算法。

2.1 集裝箱圖像預處理

集裝箱圖像的預處理模塊是整個識別系統(tǒng)中的第1個模塊，在預處理模塊中對集裝箱圖像進行灰度化、平滑、二值化操作，其目的是改善圖像質量，提高箱號識別的精度和速度。

2.1.1 圖像灰度化操作

2.1.2 圖像平滑操作

圖像平滑操作是為了降低噪聲對集裝箱圖像中箱號區(qū)域的影響。系統(tǒng)采用中值濾波對集裝箱灰度圖像進行平滑操作，濾除噪聲，讓集裝箱圖像灰度與實際物體的灰度最大程度地匹配。中值濾波采用空域平滑算法[7]。中值濾波的原理：首先將箱號區(qū)域像素值按從小到大的順序排列，然后選出處于中間位置的像素值作為圖像的輸出灰度。中值濾波器是一個滑動窗口，滑動窗口中含有奇數(shù)個像素值，窗口正中間的像素值為窗口中所有像素值的中值。對于1個3×3的集裝箱灰度圖像，其中值濾波示意圖見圖3。

4 結束語

集裝箱箱號的自動識別對現(xiàn)代集裝箱管理系統(tǒng)非常重要，對集裝箱箱號自動識別系統(tǒng)的研究要考慮算法的實時性和魯棒性。本系統(tǒng)通過對采集的集裝箱圖像進行預處理，能夠自動準確地定位到箱號區(qū)域，對箱號區(qū)域字符進行分割，并能正確快速地識別出箱號字符。

在研究的過程中發(fā)現(xiàn)，對于污損過大和曝光過度的集裝箱箱號，采用本文的方法無法正確識別。未來將嘗試由一臺或多臺攝像機采集集裝箱在不同位置或不同時間的圖像（集裝箱箱號圖像在一張圖像中可能是清晰的，在另一張圖像中可能是模糊的），然后將這些圖像整合或融合至同一幅集裝箱圖像中，從而提高集裝箱箱號自動識別的性能。

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（編輯 賈裙平）