Панищев Владимир Славиевич, кандидат технических наук, старший научный сотрудник
ул. Маршала Бирюзова 7а, Одинцово 143003, Московская обл.
Vladimir S. Panishchev, Cand. of Sci. (Engineering), Senior Researcher
7a Marshal Biryuzov str., Odintsovo 143003, Moscow region
Труфанов Максим Игоревич, кандидат технических наук, зав. лабораторией
ул. Маршала Бирюзова 7а, Одинцово 143003, Московская обл.
Maxim I. Trufanov, Cand. of Sci. (Engineering), head laboratory
7a Marshal Biryuzov str., Odintsovo 143003, Moscow region
Добросердов Олег Гурьевич, доктор технических наук, старший научный сотрудник, советник при ректорате
ул. 50 лет Октября 94, Курск 305040
Oleg G. Dobroserdov, Dr. of Sci. (Engineering), Senior Research Associate, Adviser to the Rector
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040
Хомяков Олег Олегович, магистрант
ул. 50 лет Октября 94, Курск 305040
Oleg O. Khomyakov, Master Student
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040
Цель исследования. В настоящее время системы оптического распознавания символов имеют высокий уровень зависимости от конкретного вида маркировки, которая подлежит распознаванию, в связи с чем, создание универсального решения является важной и сложной задачей. В работе рассмотрен вопрос создания системы распознавания символьной информации, которая может быть использована на различных этапах производства для автоматизации процессов в системах управления, в частности для анализа маркировки автоматических выключателей.
Методы. Методы цифровой обработки изображений, в частности бинаризации, фильтрации и определения границ. Методы распознавания символов, такие как: метод поиска линий, метод поиска базовых линий, алгоритмы разбиения слова, способы улучшения изображения путем сегментации, метод распознавания поврежденных символов, алгоритм увеличения финального качества распознавания.
Результаты. Проведен анализ алгоритмов, используемых для предобработки и последующего распознавания изображений, содержащих маркировку автоматических выключателей. Создана математическая модель обработки изображения для последующего распознавания. Описаны методы, используемые для определения символов маркировки. Приведены наглядные примеры работы алгоритмов, на которых построена система. Проведено тестирование полученного решения. Описаны пути развития системы, которые могут повлечь улучшение результатов, для частных случаев использования.
Заключение. Предложено решение, выполняющее распознавание символьной информации на маркировке автоматических выключателей, которое может быть основой для разработки и описания систем, служащих для автоматизации производства, путем передачи информации, считываемой с изделия в процессе производства. Данная система на своем примере описывает компоненты систем распознавания символов, и для непосредственного использования необходима доработка в соответствии с техническими требованиями и особенностями условий, в которых она будет применяться.
Purpose of research. Nowadays optical character recognition systems have a high level of dependence on the specific type of marking that is to be recognized, and therefore, the creation of a universal solution is an important and difficult task. The paper considers the issue of creating a system for recognizing symbolic information that can be used at various stages of production to automate processes in control systems, in particular, to analyze the labeling of circuit breakers.
Methods. Binarization, filtering, and boundary detection are digital image processing techniques. Line search method, baseline search method, word splitting algorithms, image enhancement methods by segmentation, damaged characters recognition method, an algorithm for increasing the final recognition quality are character recognition methods.
Results. The analysis of algorithms used for preprocessing and subsequent recognition of images containing marking of circuit breakers is carried out. The mathematical model of image processing for subsequent recognition has been created. We have described methods used to define marking symbols. Illustrative examples of the operation of the algorithms on which the system is built are given. The obtained solution was tested. The ways of system development are described here, they can lead to improved results, for particular use cases.
Conclusion. It is proposed a solution that recognizes symbolic information on the labeling of circuit breakers, which can be the basis for the development and description of systems serving for the automation of production, by transferring information read from the product during the production process. This system, by its example, describes the components of character recognition systems, and for direct use, it needs to be refined in accordance with the technical requirements and the specifics of the conditions in which it will be used.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.