某型测试设备参数采集系统设计与实现*

李　震　陈义军　刘慎洋　张继尧

(1.军械工程学院装备指挥与管理系　石家庄　050003) (2.空军勤务学院航空弹药系　徐州　221000)(3.空军勤务学院航空四站系　徐州　221000)



某型测试设备参数采集系统设计与实现*

李震1陈义军2刘慎洋3张继尧

(1.军械工程学院装备指挥与管理系石家庄050003) (2.空军勤务学院航空弹药系徐州221000)(3.空军勤务学院航空四站系徐州221000)

针对某型引进综合检测设备只输出检测结果,无法记录检测参数具体数值的问题,综合采用图像二值化处理技术、图像切分技术、特征图像提取技术等,研制了一套实时识别与记录检测参数的采集识别系统,为更好地进行制导弹药数质量控制提供了技术基础。

OCR; 二值化; 特征图像

Class NumberTP274

1　引言

随着我军制导弹药种类和数量的不断增多,传统的粗放式航空弹药管理方法逐渐暴露出不足,对这类性能更先进的弹药进行精确化、数字化和信息化管理,能有效提高制导弹药的质量管理水平,成为当前亟待解决的一项重要课题。

某型引进制导弹药综合检测设备是一套以486工业计算机为核心的综合测试系统,具有检测准确率高、自身故障少、采用模块化设计便于修理维护等特点,在一线测试岗位广受欢迎。但该综合检测设备计算机存在软硬件系统老旧,检测参数只能显示不能储存,无法完成检测参数的收集与整理,对制导弹药测试关键信息的保留造成障碍。为了解决这一问题,设计了一套通过VGA视频特征截取的方式获取并识别计算机屏幕检测参数具体数值的方法,对利用才检测设备获取相关检测参数,深入研究制导弹药的技术战术状态具有十分重要的意义。

2　OCR识别技术概述

2.1OCR技术流程

光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)的概念是德国科学家Tausheck最先提出来的,其基本含义是将光学文字图像信息转化为可供计算机识别和处理的文本信息[1]。OCR技术作为识别领域的一个重要分支,涉及模式识别、图像处理、数字信号处理等众多领域,一般的OCR系统流程如图1所示。

2.2OCR技术的不足

经过多年的研究和实践,在高质量文本图像的识别上OCR能取得令人满意的效果,但在低质量文本图像上OCR还存在较多不足[2],主要表现在：

图1　OCR技术流程图

1) 灰度图像信息丢失

采用OCR技术进行文本图像处理时,首先要对灰度图像进行二值化转换,而目前的二值化方法对于低质量文本图像难以得到令人满意的效果,处理过程中难以分辨有效信息和噪音信息,从而造成有效信息的丢失,从而对后续文本识别造成干扰。

2) 文本区域切分错误

实际识别图像的文本区域可能非常不规整,常用的OCR切分技术难以对行列倾斜、间距小、字符错位、重叠字等非常规文本进行正确的划分,降低切分的错误率,能有效提高整个OCR系统的性能。

3) 特征数据提取效率低

由于图像二值化操作容易造成字符的信息断裂,同时对噪音信息缺乏有效的抑制手段,使得OCR技术对有效特征数据提取的效率低下,对整体识别造成不利的影响。

3　某型测试设备参数采集系统设计

3.1系统设计思路

（5）上级政府管理监督与考核。浙江省是我国最早推行“河长制”的发源地，在落实水污染治理管理责任、开展绩效考核方面做了大量有益的探索，积累了宝贵经验。

某型制导弹药综合检测设备的主要功能是完成制导弹药技术性能的检测,并输出和打印检测结果,采集参数的研制主要是解决其受计算机性能的限制,不能存储检测参数具体数值的问题,将数量较大的检测参数实际数值准确的采集、识别和存储到指定的数据库结构中。为达到此目的,通过对该弹药综合检测设备的外观状态和检测过程进行分析,设计了一套以图像采集、图像序列化处理、特征参数识别、检测参数分析与整理、数据标准化存储等步骤为主体,既不影响和干扰原设备配置和工作状态,又能针对性的补充所需要的关键参数资料,便于制导弹药技术检测人员综合分析、评估和判断弹药的各项性能,更好地做好制导弹药的数质量控制。

基于OCR识别的综合检测设备参数采集系统总体设计思路如图2所示。

图2　某型测试设备参数采集系统总体设计思路

图2中,分屏模块接收来自原综合检测设备的VGA信号,经过无损处理后,输出两路VGA信号：一路用于图像采集模块采集使用,经过OCR数据识别模块识别和整理后,最终形成原始图像叠加输出数据后输出到显示器,另一路为原始视频信号的复制版,可以无损输出到显示器,从而确保了对原有综合检测设备的自身性能与工作状态不造成干扰和破坏。

3.2系统组成与交联关系

为了达到对原有综合检测设备的自身性能与工作状态不造成干扰和破坏的目的。系统将原有综合检测设备与新添加的采集转录设备从设计上分隔开,在硬件方面,主要增加了分屏模块、采集插件、采集处理软件平台、开关机设备等;在软件方面,主要增加了键盘协议转换模块、OCR数据识别模块、存储数据库模块等。系统软硬件组成及交联关系如图3所示。

图3中,采集处理平台是系统交联的核心,其本身就是一台简易计算机系统,同时通过外部接口整合了分屏模块、采集插件、存储数据库等。开关机模块能够开/关原设备电源并采集原设备运行状态,如电源指示,硬盘指示等。采集处理平台采用232接口,通过键盘协议转换模块与原综合检测设备相连,从而实现了系统整体的互联互通与整体控制。

图3　参数采集系统与原综合检测设备交联关系

3.3检测数据库的建立

针对某型制导弹药综合检测设备输出数据格式,开发相应的数据库管理模块,利用数据库系统对识别数据进行分类存储。通过对某型制导弹药综合检测设备对各类弹药的检测数据进行分析,确定采集的实时检测参数主要存储以下七个字段：检测阶段、检测参数、参数数值、参数上限、参数下限、参数单位、参数物理意义等。

如图4所示。不同检测阶段、不同检测参数的数值状态,参数特征和参数单位都有所不同,所开发的数据库管理单元要具有充分的数值适应性,避免检测数据在存储过程中因数据格式的特异而发生意外丢失。

图4　检测参数数据库内容设计

4　某型测试设备参数采集系统关键技术实现

某型制导弹药综合检测设备采用的是微软公司早期的DOS操作系统,检测过程中既存在英文字符,也包含俄文字符,由于采用的是测试软件自身特有的字体,这些字符的显示与普通字体具有显著的区别;部分英文与俄文、数字在该字体下难以辨别,比如英文中的字符“O”,与俄文字符“О”十分相似,与阿拉伯字符“0”也比较雷同,再如英文中的字符“E”,与俄文字符“Е”也大同小异;同时一些提示信息、错误信息和告警信息采用的是弹出式显示方式,该弹出区域重叠在原有部分图像之上。这些特征都属于典型的低文本图像识别,因此,基于OCR识别的弹药检测信息提取必须解决低文本图像识别存在的不足。

针对OCR低文本图像识别效率低下的问题,采用高速图像采集卡实时采集图像,并针对图像显示特征选取较小区域图像进行预识别,能有效降低图像识别的工作量,使图像采集与识别达到30帧/秒的速度;针对部分相似字符难以辨别的问题,采用“相关识别法”,给予该字符一个相关识别标记,即遇到给定的几个易混淆字符时,同时对其前后字符标记进行判读,其类型与前后字符相同,此时虽然理论上仍然存在误识别的可能性,但实际识别过程中能有效避免误识别的发生。

4.1采用图像二值化处理压缩数据

二值化属于图像处理中的图像分割技术,二值图像具有存储空间小、便于数据压缩、易于处理等优点,图像二值化处理就是将灰度图像转化为只有黑和白两值颜色图像的过程[3]。进行弹药综合检测设备的检测参数采集,首先要将32位真彩色图像转换成灰度图像,然后再对该灰度图像进行二值化处理,以降低图像数据量,提高OCR识别的效率。

针对某型制导弹药综合检测设备背景图像噪音大,边缘干扰多的特点,可以采用阈值和边缘检测相结合的二值化处理方法。阈值是二值化处理时区分前景与背景的门阈值,图像背景和大多数的噪音信息都可以通过给定阈值的方式消除,采用阈值进行二值化处理时需要根据检测设备采集图像的具体信息进行多次实验,确保在不影响有效信息的情况下最大化消除噪音信息。

图5采集图像的二值化处理步骤

4.2采用图像切分提取数据

图像切分就是根据图像中字符所占区域、大小等分割提取出单个字符图像的过程[4],合理的图像切分能降低二值化处理的工作量,提高识别效率。某型制导弹药综合检测设备测试软件包含的主要是英文字符与俄文字符,英文字符的图像切分较规律,采用图像切分中的“标准切分方法”,给定宽、高和基线位置,能较好地进行OCR识别。俄文字符中由于存在一些较宽的特殊字符(在弹药检测软件中显示较宽),如“Ж”、“Ы”、“Ю”,标准切分方法已不能满足需求,根据弹药检测常见字符组合及特征,可以采用“基于识别的图像切分方法”,首先仅根据基线和高度生成多个非确定的切分假设,然后识别是否含有这些特殊字符,如果不包含这些特殊字符,则继续采用标准切分方法,高效完成采集图像的划分;如果通过识别判断到这些特殊字符,则对该切分假设进行置信度修正,实际上由于特殊字符较少,且宽度基本相同,置信度修正的工作量也较小,对整体图形切分的效率影响较小。

由于检测图像中检测参数及相关指示性变量都在指定区域显示,在进行图像切分识别匹配时,可以只对参数及变量显示区域进行OCR识别,对其它不需要识别区域则进行摒弃处理,可以减少70%左右的计算量。对于如何判断图像显示的较大改变,则可以通过特征图像提取技术来实现。

4.3采用特征图像识别技术定位数据

通过对某型制导弹药综合检测设备检测图像进行分析,发现检测图像虽然在不断变化,但总体限制在几类画面之间,同一类画面也仅大约30%的区域属于可能变化区域(对判断和识别检测参数有效的区域)。特征图像提取技术就是针对此特点,研究检测图像的特征信息,并以此为依据划分图像的有效区域进行图像二值化处理和切分处理。

图6　特征图像识别示意图

如图6所示,具有识别特征1的图像其识别区域限制在左边中部,具有识别特征2的图像其识别区域限制在右边中部,具有识别特征3的图像其识别区域限制在中间下部。通过特征图像识别技术,从检测画面中选取具有识别特征标识能力的关键区域,进行图像二值化处理和图像切分,并与预先存储的模板进行快速匹配,在根据匹配结果选择需识别区域进行进一步的二值化处理和图像切分,能减少70%左右的图像识别任务,有效提高图像识别的效率。

5　结语

制导弹药的数质量控制是当前我军十分关注的问题,某型制导弹药综合检测设备参数采集系统的研制历时一年,通过数据优化识别、特殊字符识别,建立具有指示意义的检测参数数据库等技术改进,为制导弹药的数质量控制提供了技术基础,具有十分重要的推广价值。

[1] 钟辉,高晓石,牛志成.灰度文档图像字符切分方法[J].沈阳建筑大学学报(自然科学版),2006,22(3):483-486.

ZHONG Hui, GAO Xiaoshi, NIU Zhicheng. Character Segmentation Method for Gray Document Image[J]. Journal of Shenyang Jianzhu University(Natural Science),2006,22(3):483-486.

[2] 郭晓宇,平西建,周林.基于连通区域矩阵的文本图像识别方法[J].信息工程大学学报,2012,13(3):229-333.

GUO Xiaoyu, PING Xijian, ZHOU Lin. Text Image Recognition Method Based on Connected Area Matrix[J]. Journal of Information Engineering University,2012,13(3):229-333.

[3] 夏开建,夏瑜.基于稀疏表达的图像文档二值化技术仿真研究[J].2013,30(9):221-224.

XIA Kaijian, XIA Yu. Simulation Research of Image Document Two Value Based on Sparse Representation[J].2013,30(9):221-224.

[4] 赵红燕,刘鹏,李茹,等.多特征文本蕴含识别研究[J].中文信息学报,2014,28(2):109-115.ZHAO Hongyan, LIU Peng, LI Ru, et al. Research on the Identification of Multi Feature Text[J]. Journal of Chinese Information Processing,2014,28(2):109-115.

Design and Implementation of Parameter Collection System for Testing Equipment

LI Zhen1CHEN Yijun2LIU Shenyang3ZHANG Jiyao2

(1. Department of Equipment Command and Management,Ordnance Engineering College, Shijiazhuang050003) (2. Department of Aviation Ammunition, Air Force Logistics College, Xuzhou221000) (3. Department of Aviation Four Station, Air Force Logistics College, Xuzhou221000)

To resolve the problem that import equipment cannot achieve inspect parameters but only the results,the paper develops a collection facility based on binary recognition,image segmentation,feature extraction. All the works provides a better technology foundation for the quantity-quality control of guided ammunition

OCR, binary recognition, feature Image

2016年4月8日,

2016年5月24日

李震，男，讲师，研究方向：装备保障理论与应用。

TP274

10.3969/j.issn.1672-9722.2016.10.050