陳煜　李龑瑾

摘 要：本文基于圖像識別技術ORC（即光學字符識別），提出了汽車整車上牌章證信息智能核對系統，將車輛上牌單證與法規(guī)單證關鍵信息進行智能化識別、核對和信息存檔，提高單證信息的一致性和準確性，極大提升了整車質量在線檢驗效率，也為整車產品精確追溯性提供了保證。

關鍵詞：質量單證檢測 圖像識別 質量工藝 整車檢驗

０ 引言

2017年，原環(huán)境環(huán)保部發(fā)布了《關于開展機動車和非道路移動機械環(huán)保信息公開工作的公告》，新公告要求： 機動車整車出廠必須隨車發(fā)放合格證，生產一致性證書，環(huán)保信息隨車清單，客戶在辦理車輛上牌手續(xù)時當地車輛管理所會嚴格核對合格證信息與實車符合性，對于車、證信息不符的將不予辦理上牌手續(xù)。機動車生產企業(yè)必須通過中國強制性產品認證CCC方可生產出廠，工廠內部將CCC標志張貼在車輛前風擋右上角。從公告可以看出，合格證、一致性證書、環(huán)保信息隨車清單、CCC標識，是客戶上牌時所需的關鍵單證。因此，需專員核對合格證、一致性證書以及環(huán)保清單上的車輛信息一致性。但是車輛信息核對工作風險性高、工作量大，急需進行深入優(yōu)化，同時還需要考慮增加影響上牌單證的精確追溯，提升單證之間信息的比對準確性和效率，減少浪費[1]。本文介紹了S公司采用智能過程質量數據分析、視覺識別等人工感知技術，將信息技術與質量檢驗有效融合，主攻智能檢驗在質量檢驗中的應用難點，提升質量檢驗效率及產品質量，同時也為企業(yè)帶來直接經濟效益和不可忽視的社會效益。

１ 整車單證視覺識別系統簡介

整車單證視覺識別系統主要基于OCR （Optical Character Recognition，光學字符識別）視覺識別技術的應用，該系統利用光學技術結合信息比對算法，把單證上的字符轉化成計算機能夠理解的格式，可以充分保證單證信息的一致性和準確性。OCR視覺識別需要對原始圖片進行預處理，特征提取和學習等過程，這個過程通常包含：灰度二值化、圖像降噪、偏轉矯正、文字分割等分步驟， 涉及不同算法和控制邏輯[2]。

針對整車單證識別過程中的痛點和不足， 基于OCR視覺識別技術的整車單證視覺識別系統， 需要提升單證比對效率和準確性，優(yōu)化設備系統防錯，增加單證電子照片存檔和精確追溯，改善人員效率，降低單證造假對于企業(yè)造成的損失，提高客戶滿意度。因此， 我們提出了整車單證識別系統可實現的3個目標：

（1）提升單證準確性：客戶因單證信息問題而造成的抱怨降為0，提升單證準確性，確保每一個信息都是正確的，同時正確的單證可以投放到正確的車內，將客戶因單證信息問題而造成的抱怨降為0；

（2）增加信息追溯性：通過系統，可以將任何一個已發(fā)放出去的單證，實現信息精確追溯，當出現偽造單證時，檢驗人員可以直接通過照片比對，識別該單證是否為原發(fā)放單證，降低因出差現場核對信息而浪費的人力和財力資源；

（3）提升質量增加效率：實現單證信息智能比對、減少了人員的操作而帶來的誤差，提升員工操作效率，優(yōu)化班次人員配置， 降低整車單車工時成本。

２ 整車單證視覺識別系統開發(fā)的技術路徑

我們建立的整車單證視覺識別系統可以對原始圖片進行預處理，特征提取和學習。具體開發(fā)及應用路徑，如圖1所示這個系統實現的處理過程包括了以下四個方面。

（1）灰度二值化：就是計算機將一張彩色圖片轉化為黑白圖片同時將圖片分割兩個部分進行識別的過程。我們知道一張圖像包括目標物體、背景以及噪聲，要想從多值的數字圖像中直接提取出目標物體，最常用的方法就是設定一個閾值，用閾值將圖像的數據分成兩部分：大于閾值的像素群和小于閾值的像素群。研究彩色圖像轉化為灰度變換的特殊方法，稱為圖像灰度二值化， 比較常用的灰度二值化方法包括：雙峰法、P參數法、迭代法和OTSU法等[3]。

（2）圖像降噪：數字圖像在數字化和傳輸過程中容易受到成像設備與外部環(huán)境噪聲干擾等影響，這種影響被稱為含噪圖像或噪聲圖像， 而減少數字圖像噪聲的過程稱為圖像降噪。圖像噪聲主要來自于圖像采集、傳輸、壓縮等方面，嚴重圖像噪音對于圖片的切割和識別干擾嚴重，需要采用降噪算法進行降噪處理，這對圖像特征提取效果的影響很大。圖像降噪的方法通常有均值濾波器、自適應維納濾波器、中值濾波器、形態(tài)學噪聲濾除器以及小波去噪等。

（3）偏轉矯正：對于用戶而言，拍照的時候不可能絕對的水平，所以，需要通過算法軟件將圖像做旋轉處理，找到最可能水平的位置，這樣切出來的圖，才有可能是最好的一個效果。偏轉矯正最常用的方法是霍夫變換，其原理是將圖片進行膨脹處理，將斷續(xù)的文字連成一條直線，便于直線檢測。計算出直線的角度后就可以利用旋轉算法，將傾斜圖片矯正到水平位置。

（4）文字分割：每個不同的文字都能通過特征來和其他文字進行區(qū)分。對于數字和英文字母來說，這些特征提取是相對容易的，而且都是小字符集。對于中文漢字來說，特征提取的難度相對困難，都是大字符集，字符數量多，漢字結構復雜，形近字多，特征維度比較大。為此，在確定了使用何種文字特征后，還有進行文字分割和特征降維，確保文字字符能夠準確區(qū)分和識別[4]。

3 整車單證視覺識別系統應用

從整體上來說，視覺識別項目的OCR技術分為兩個大步驟：圖像處理以及文字識別。OCR技術在圖像識別的一個應用主要通過電子設備（例如掃描儀或數碼相機）檢查紙上打印的字符，利用暗、亮的檢測模式確定其形狀，然后用字符識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程。同時可以將每一份單證圖片進行留存，圖像清晰度高，后期追溯時比對性強。因此，我們選擇使用OCR視覺識別技術，即利用該技術，制作硬件設備和開發(fā)軟件，建立數據采集和比對算法，對隨車單證的關鍵信息進行圖像抓取和智能比對。

整車單證視覺識別系統難點在于需要不斷優(yōu)化硬件設備和軟件程序的匹配性。因為應用OCR技術時，其50%的工作在于光源的選取，40%的工作才是算法設計，而10%的工作是照相設備的調試。即信息抓取算法是通過結合成像后的圖片進行設計的，如果成像時光強程度不一致，則信息提取的準確性是無法得到保證的。通過大量的測試和實驗，結合現場實際操作的需求，我們將硬件設備及軟件程序進行不斷改進更新，制定出用以單證檢驗使用的視覺識別系統。在整車報交工位安裝單證圖像抓取和智能比對設備，代替了已有員工目視比對的操作；將單證照片上傳并保存，識別圖像關鍵信息，將非結構化數據結構化，并形成了單證信息數據庫。同時，更改現場檢驗工藝，更新檢驗計劃；更改現場的標準化操作文件（SOS＼JES）；制定現場應急相應流程，確保生產效率、設備運行效率和人員操作效率達到最優(yōu)。建立的單證信息數據庫可以保證信息可被精確查找，提升信息追溯效率。整車單證視覺識別系統應用具體步驟如下：

（1）首先，在定制的工裝工作臺上指定區(qū)域同時放入《輕型汽油車環(huán)保信息隨車清單》 《車輛一致性證書》 《檢驗合格證》及3C標識；

（2）然后，在顯示終端中按<開始>啟動視覺識別系統，對放入單證進行拍照識別；其次，視覺設備會按照系統設定的識別對象VIN碼/發(fā)證日期等而進行抓取捕捉，系統的后臺算法邏輯很復雜，但實際識讀速度可以達到毫秒級，讀取快速；

（3）接著，按照參照物及線條提取，抓取成功后，系統會通過上游接口調入數據進行核對，核對信息不符合要求直接進行報警，如果正確顯示正確；

（4）最后，將識別出的正確信息傳遞至下游接口中，最終存儲在數據庫內。

4 整車單證視覺識別系統應用成果

利用圖像識別技術，圖像識別技術在整車上牌單證信息比對的應用難度較大，在行業(yè)內屬于首創(chuàng)，因此可借鑒的經驗較少，自主創(chuàng)新性較強，通過我們的大量試驗， 系統優(yōu)化， 我們建立了視覺識別系統在實際生產運行上的應用，實現整車報交處的影響車輛上牌單證上數據的自動比對（合格證、一致性證書、環(huán)保信息清單、CCC標識），設備和系統防錯代替人工，同時還形成整車信息追溯系統，存檔數據精確可追溯化，實現將出廠前整車單證進行拍照保存，并將關鍵信息進行提取對比，極大的保證了后期車輛出廠后單證信息的準確性，最大化的避免因為偽造的單證而對顧客及廠商造成的損失。

引進視覺識別技術，將OCR技術應用于單證比對檢測具有人工檢測所無法比擬的優(yōu)勢。信息系統自動采集、對比、保存，不僅可以排除人的主觀因素的干擾，而且也可以保證信息的可追溯性，避免了因人而異的檢測結果，增加了信息的準確性，提高檢驗效率和缺陷檢出率。目前為檢查員目視核對整車上牌使用的單證信息是否正確，信息多且字體小，人工核對困難，檢驗效率低；章證信息如果出現錯誤，會導致客戶無法上牌，引起強烈報怨，影響企業(yè)形象；當前原版章證沒有電子版存檔，無法精確追溯，鑒定社會車輛單證偽造需出差。

通過整車單證視覺識別系統的建立，我們主要獲得了以下成果，實現了項目立項前設定的目標：

（1）項目實施后用設備智能比對代替人員目視比對，保證100%準確性，客戶因單證信息問題而造成的抱怨降為0，優(yōu)化檢查人數。

（2）彌補原檢驗方式無法存檔的不足，建立數據庫實現了精確追溯，降低偽造鑒別的差旅成本為0。

（3）應對國家法規(guī)要求導致的單證信息更改，該智能系統有更強的適應性。

整車單證圖像識別系統實現了圖像識別技術在章證信息檢驗中的應用，確保了設備防錯章證信息的準確無誤，避免了客戶無法上牌抱怨，捍衛(wèi)了企業(yè)形象。同時，該系統是對現有質量信息存檔系統的有效補充，實現了所有合規(guī)性章證關鍵質量信息追溯，如圖3所示。

５ 結束語

基于圖像識別系統的整車單證檢測系統在S公司各大基地和工廠推廣應用，形成了完整的整車信息追溯系統，實現了出廠前整車單證拍照保存，關鍵信息提取對比，保證了車輛出廠后單證信息的準確性，最大化地避免單證信息錯誤或偽造單證對顧客及廠商造成的損失。整車單證檢測系統的設計和實施方案，可以在行業(yè)內其他汽車企業(yè)借鑒和推廣，提升汽車行業(yè)產品在線整車檢驗單證識別的效率，準確性和可追溯性，具有顯著的經濟和社會效益。

參考文獻：

[1]劉青，王鑫，蘇建邦. 簡述視覺技術在隨車資料檢測中的應用[J]. 科學與信息化， 2020， 05 .

[2]張江明， 張娟. 淺談制造業(yè)中計算機視覺檢測技術的應用與發(fā)展[J].科技創(chuàng)新導報，2011（29）：24-24.

[3]張國洲 . 基于CycleGAN的字體風格轉移算法及其應用[D]. 成都：西華大學， 2019：04.

[4]錢晟，毛麗民，張亞飛，浦宇歡. 中型組足球機器人抗干擾系統的研究[J].常熟理工學院學報，2012.