在冶金制造工業的無縫鋼管生產過程中,生產的每一根管材,都會有一個唯一編號,此編號噴涂在鋼管外壁處,一般稱為“標記”。噴號系統是無縫鋼管生產過程中不可或缺的一個程序,鋼管被噴號以后,將被記錄到相應的廠家數據庫中,并在余下的生產流程中被跟蹤和監測。操作人員根據標記統計合格與不合格鋼管的數量,并記錄每一根鋼管的信息。用戶在使用鋼管時,可以根據標記了解每一根鋼管的具體生產信息。如果工程使用中鋼管出現質量問題,有關管理部門可以根據這些標記追溯到每一根原始鋼材,甚至連鑄的爐次。作為提供給石油勘探和開采使用的無縫鋼管,鍋爐用管道以及石油天然氣輸送管道,對它們的質量要求非常嚴格,必須建立一套非常完善的追溯制度。鋼管標記在整個追溯過程中起到非常關鍵的作用。鋼管標記包含了原料成分、冶煉爐號、廠標以及生產日期等關鍵信息,無縫鋼管在經過噴號機噴完標記后,將經過擰接箍工位到達涼曬打包工位,直至出廠。在這些后續流程過程中需要將鋼管標記連同檢測結果一起輸入到廠方的生產數據庫中保存備查。在符合API標準的冶金企業中,鋼管標記伴隨著無縫管生產的整個生產流程,不允許出現任何差錯。鋼管標記噴涂必須清晰可辨。在噴標結束后的后續流程,為了確認標記是否噴涂清晰,目前主要依靠操作工用肉眼觀察,及時調整噴標記機以及對標記不清晰的管材進行補噴。為了減輕勞動者的勞動強度,提高生產線的自動化程度,開發智能的標記識別系統提上了一些冶金企業的技改日程。本文通過對無縫管生產流程以及鋼管標記特征的分析,提出了基于人工神經網絡的視頻圖象模式識別的智能鋼管標記識別系統解決方案。視頻圖象模式識別采用CCD攝像機獲得包含鋼管標記的視頻圖象,通過對圖象進行特征分析,分離出標記字符,并采用人工神經網絡對分離的字符進行智能識別,將識別結果輸入產品數據庫中。此方案可以實現鋼管標記檢測和識別的自動化,將極大的提高管材生產的工作效率,節省勞動力資源。本文主要進行了如下幾方面的工作:1、對無縫管生產工藝、工作環境特征進行了分析,重點分析了光照與工位運動情況。2、分析鋼管標記特征,并對各種可能出現的目標情況確定了處理方法。3、確定了標記識別系統的系統結構與模塊組成。4、分析了目標圖象特征,設計了圖象預處理算法。5、分析了圖象中的字符特征,確定了字符定位算法模型,實現了字符粗定位。6、確定了字符分割算法模型,實現了單個字符的分割。7、利用人工神經網絡,實現了字符的識別,并通過拓撲分析與概率統計提高了動態字符識別的正確率。8、完成了標記識別系統功能模塊的設計。9、完成了標記識別系統的功能模塊程序編寫與測試。目前,智能鋼管標記識別系統是為滿足冶金行業用戶的需求而進行設計的。隨識別算法的改進與系統的完善,標記系統將在其他需要對字符標記進行在線識別的行業中得到更廣泛的應用。