Page 28 - 网络电信2021年11月刊上

基于 OpenCV 的光缆表面喷码字符识别算法

刘梦桥 徐宁
南京邮电大学电子与光学工程微电子学院

摘要:人工识别光缆喷码字符弊端众多，亟需光缆自动化识别技术。针对光缆喷码点阵字符特点，
提出一种在线光缆喷码字符识别系统，对模板匹配、人工神经网络和支持向量机等 3 种字符识别
算法进行仿真研究和参数优化，并比较了这 3 种算法的优劣；分析了人工神经网络和支持向量机
相关参数对识别准确率和训练时间的影响。仿真结果表明：相同测试集下，人工神经网络算法识
别率最高，支持向量机算法在训练样本数量较少时性能出色，模板匹配算法复杂度最低。
关键词 : 字符识别；光纤光缆；模板匹配；人工神经网络；支持向量机

光缆表面印字是光缆本身重要的组成部分,它是每根光缆 图 2 在线光缆喷码字符识别流程图
[1]
的身份信息，便于光缆施工识别、管理维护和后期追溯 。目
前，光缆生产企业检测光缆喷码的方式多为人工检测，这种检
测方式存在着误判、速度慢
和人易疲劳等弊端。因此，为
了满足工厂智能化和生产自动
化，迫切需要设计一种能够
高速、准确识别光缆喷码字
符系统，而字符识别算法是
该系统中最重要的研究部分之
一。常用的字符识别算法有模
[2]
板匹配算法 、人工神经网络
（ANN）算法 [3] 和支持向量机
[4]
（SVM）算法 。
这些算法在智能化交通 研究。
[5 ]、纸币分类 [6] 等领域都有
众多学者研究，且识别正确率 图 1 光缆字符识别硬件实物图 一、字符识别流程
都能满足相应的需求，但在线 光缆生产速度快，实时处理的图像数据量巨大，在线识别
[7]
缆喷码字符识别领域却少有研究。加拿大Taymer公司 曾推出 系统旨在快速识别光缆喷码字符，因此要求算法复杂度低、识
过PV1400型号的表观字符检测设备，可对线缆、管材表面不同 别速度快。本文提出的字符识别系统硬件部分模拟光缆生产线
大小的喷印、热印的字符进行识别。但是，该产品检测字符类 末端，由黑色封闭腔体、高速摄像头和发光二极管（LED）照明
型为普通连续字符且不能对线缆环面进行检测，价格也十分昂 灯珠组成，实物如图1所示。光缆横置在可向前传输的导轮上，
贵。针对光缆喷码点阵字符特点，本文提出一种光缆喷码算法 四周由8个白色LED灯珠提供照明，光缆正上方有1个高速摄像头

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