轮胎是汽车上的一个重要部件,它的质量直接关系到汽车的运行性能和安全性能。目前,轮胎生产厂家为了提高质量、规范生产管理,都在建立以轮胎标识码为索引的信息管理系统。由于建立轮胎信息管理系统的传统方法(人工抄号、键盘录入)存在效率较低、人为输入错误等因素,所以为生产企业研发出一套识别轮胎标识码的系统势在必行。在整个系统设计中,我们构建了一个针对轮胎标识码图像的自动采集装置,该装置由辅助光源、CCD摄像机、图像采集卡和计算机构成;基于数字图像处理和字符识别的理论、方法,我们提出了一个完整的识别方案和针对轮胎标识码识别的实用方法。整个设计过程主要包括图像预处理、特征提取和识别两大部分。图像预处理与特征提取部分主要方法有灰度转换、二值化、梯度锐化、字符倾斜校正、字符切分、归一化、特征选择和提取等内容;在识别部分,鉴于神经网络具有良好的抗噪、容错能力,在设计中选用BP神经网络作为分类器并对其算法进行了改进,以提高轮胎标识码的正确识别率。整个系统的软件实现是基于Visual C++ 6.0编程环境,结合面向对象的程序设计方法开发的。实验结果表明整个系统能够完成标识码的图像预处理和识别功能。