在智能交通快速發展的時代，車牌自動識別系統成為提升交通管理效率的關鍵技術。本案例詳細介紹了基于?LabVIEW?平臺，搭配大恒品牌相機構建的車牌自動識別系統，該系統在多個場景中發揮著重要作用，為交通管理提供了高效、精準的解決方案。

一、應用場景

• 停車場管理：在商業停車場、小區停車場等場景，車輛駛入時系統自動識別車牌，記錄入場時間；駛出時快速識別車牌并計算停車費用，實現無人值守自動計費，提高車輛通行效率，減少人工管理成本。

• 門禁系統：應用于單位、園區等門禁處，系統對授權車輛的車牌進行識別后自動放行，對未授權車輛禁止進入，加強區域安全管控，提升安全性與管理的便捷性。

• 交通監控：部署在道路關鍵位置，如路口、收費站等，實時識別過往車輛車牌。配合交警系統，可快速識別違章車輛，輔助執法，提升交通執法效率和城市交通秩序管理水平。

二、硬件選型

• 相機：選用大恒水星系列工業相機。該系列相機具有高分辨率、高幀率、穩定的成像質量等特點，能滿足車牌圖像采集的需求。例如?MER-130-30GM?型號，其?130?萬像素分辨率可清晰捕捉車牌細節，30fps?的幀率能確保快速行駛車輛的車牌也能被準確抓拍。同時，大恒相機提供豐富的接口類型，方便與計算機連接，適配不同的應用環境。

• 計算機：采用聯想?ThinkStation?P520?工作站。這款工作站配備高性能處理器、大容量內存和專業圖形顯卡，具備強大的計算能力和圖形處理能力。能夠流暢運行?LabVIEW?軟件以及復雜的車牌識別算法，確保系統在處理大量圖像數據時穩定高效，不出現卡頓現象。

三、軟件架構

軟件基于?LabVIEW?平臺開發，借助其自帶的?NI?Vision?Development?和?NI?Vision?Assistant?視覺處理模塊構建車牌識別系統。NI?Vision?Assistant?以圖形化編程方式，集成了眾多圖像處理函數，涵蓋圖像采集、預處理、車牌定位、字符分割與識別等各個環節所需的功能，降低了開發難度，提高了開發效率。

四、具體功能

• 圖像采集：利用?LabVIEW?中的?IMAQ?Create?函數和?IMAQ?ReadFile?函數，與大恒相機進行通信，將相機抓拍的車牌圖像導入?LabVIEW?程序。通過配置相機參數，如曝光時間、增益等，確保采集到的車牌圖像清晰、完整，為后續處理提供高質量的圖像數據。

• 車牌定位

• 圖像二值化：車牌顏色是定位的重要特征。在?LabVIEW?的?Color?選板下，選擇?HSL?顏色模型設置顏色閾值。針對不同顏色車牌，如藍底車牌，經過多次實驗確定?HSL?參數（Hue?Min?150、Max?255；Saturation?Min?100、Max?255；Luminance?Min?38、Max?255）。通過設置這些參數，將車牌圖像二值化，初步獲取車牌在整幅圖像中的大概位置。

• 形態學處理：二值化后的車牌區域存在邊沿不平滑、含有毛刺和孔洞等問題。利用?NI?Vision?Assistant?中的高級形態學功能，采用二值腐蝕、膨脹、開閉等運算，去除車牌區域（ROI）中的小目標、大目標和邊界目標，填充空洞并計算邊界凸包。經過這些處理，得到平滑、精準的車牌定位區域，便于后續字符分割和識別操作。

• 字符分割與識別

• 字符分割：對定位好的車牌?ROI?區域，再次在?Color?選板下利用?HSL?顏色模式（H?(0?-?255)、S?(0?-?173)、L?(100?-?255)）進行顏色二值化處理，突出車牌字符。結合高級形態學去除邊界和小粒子，使字符更加清晰可分。在?Identification?選板中，使用?OCR/OCV?字符識別?/?字符驗證函數進行字符分割。通過手動設置?Size&Spacing?參數，嚴格限定邊界矩形的寬度和高度范圍，確保字符分割的準確性，避免將?“?”?誤切分或多個字符切分為一個字符。

• 字符識別：構建字符樣本庫是字符識別的關鍵。通過?NI?OCR?Training???????Interface?進行字符樣本訓練，從車牌圖像中提取漢字、數字和字母的特征，并與相應的字符值建立一一映射關系。將訓練好的車牌信息存儲為.abc?文檔。在車牌識別時，讀取待檢測車牌圖像和樣本庫信息，進行比對匹配。若特征相符，則識別成功，識別結果在?LabVIEW?程序界面中輸出顯示。

五、開發遇到的問題及解決方法

• 不同光照條件下圖像質量差異大：在實際應用中，白天強光、夜晚弱光以及逆光等不同光照條件，會導致大恒相機采集的車牌圖像質量不穩定，影響識別效果。通過調整相機的曝光時間、增益等參數，并在?LabVIEW?程序中添加圖像增強算法，如直方圖均衡化等，對不同光照條件下的圖像進行預處理，提升圖像的清晰度和對比度，確保車牌字符清晰可辨。

• 車牌字符變形和模糊問題：部分車牌由于長期使用、磨損或車輛行駛過程中的振動，會出現字符變形、模糊的情況。在字符分割和識別階段，優化形態學處理參數，增強對字符邊緣的檢測和修復能力。同時，在字符識別算法中引入容錯機制，允許一定程度的字符特征偏差，提高對變形、模糊字符的識別準確率。

• 系統實時性與準確性的平衡：在處理大量車輛快速通行的場景時，需要保證系統既能快速識別車牌，又能確保識別準確率。優化?LabVIEW?程序算法，減少不必要的計算步驟，提高程序運行效率。同時，對樣本庫進行合理優化和管理，采用快速檢索算法，加快字符比對速度，在保證識別準確率的前提下，提升系統的實時性，滿足實際應用需求。

本案例中的車牌自動識別系統結合大恒品牌相機的硬件優勢和?LabVIEW?軟件的強大功能，成功實現了高效、精準的車牌識別。通過解決開發過程中遇到的問題，系統具備良好的穩定性和適應性，為智能交通領域的相關應用提供了可靠的技術支持。