复杂背景下的点阵字符识别研究

吴慧莹 陈 明 范晏君 黄 帅

(广西师范大学计算机科学与信息工程学院 广西 桂林 541004)

0 引 言

食品包装上的生产日期、保质期和生产批次是保证食品安全的重要信息，食品厂家将这些信息以点阵字符的形式打印在包装表面。目前，食品包装行业一般采用喷墨技术对食品进行生产信息标注。但该技术在喷码机振动不稳定、喷墨不均匀和油墨不足等情况下，容易产生字符倾斜、字符残缺和字符模糊等问题。为避免这些问题对产品流通和销售产生影响，需要对点阵字符进行检测和识别。

传统检测过程通常依赖人工完成，不仅检测效率低、准确度不可靠，而且需要耗费大量的人力资源，增加了生产成本。因此，研究一种高效准确的自动化检测识别方法来代替人工检测，不仅有利于提高企业的生产效益，还有利于保证食品的安全。

1 相关工作

通常，研究人员将字符识别算法分为字符定位、字符分割和字符识别三个部分。字符定位和分割用于定位和分割字符所在的区域，字符识别用于对分割好的字符区域进行识别，只有当三个部分都发挥最好的性能时，字符识别算法才能获得最优的识别效果。字符分割常用的方法有垂直投影法、连通域法等[1-3]，这类方法对于连续字符具有较好的分割效果。然而，由于点阵字符的不连续性，直接采取上述方法难以准确分割。针对字符识别而言，目前主要有基于模板匹配的识别方法、基于机器学习的识别方法和基于深度学习的识别方法三类。……