摘要：随着工业自动化和智能化水平的不断提高，车牌识别系统在工厂管理中的应用越来越广泛，本文针对眉山工厂的实际情况，设计并实现了一套车牌识别系统，系统采用先进的图像处理技术和模式识别算法，能够实现车牌的自动识别、记录和查询功能，有效提高了工厂的出入管理效率，本文详细介绍了系统的设计思路、关键技术及实际应用效果。

关键词：车牌识别；图像处理；模式识别；工业自动化；眉山工厂

1. 引言

随着我国经济的快速发展，工业生产规模不断扩大，工厂管理日益复杂，传统的出入管理方式，如人工登记、手动核查等，不仅效率低下，而且容易出错，为了提高工厂管理效率，降低管理成本，实现出入管理的自动化和智能化，车牌识别系统应运而生。

车牌识别系统是一种基于图像处理和模式识别技术的智能识别系统，通过对车辆车牌的自动识别、记录和查询，实现对车辆出入的实时监控和管理，本文针对眉山工厂的实际情况，设计并实现了一套车牌识别系统，旨在提高工厂的出入管理效率，降低管理成本。

2. 系统设计

2、1 系统架构

眉山工厂车牌识别系统采用分层架构，主要包括以下几个层次：

（1）感知层：负责采集车辆图像信息，包括摄像头、车牌定位器等设备。

（2）数据处理层：对采集到的车辆图像进行预处理、特征提取和车牌定位。

（3）识别层：对定位到的车牌进行字符分割、字符识别和车牌号码提取。

（4）应用层：实现车牌信息的记录、查询、统计等功能。

2、2 关键技术

2、2.1 图像预处理

图像预处理是车牌识别系统的第一步，主要包括图像去噪、灰度化、二值化等操作，通过对图像进行预处理，可以提高后续处理步骤的效率和准确性。

2、2.2 车牌定位

车牌定位是车牌识别系统的核心环节，主要采用基于边缘检测、轮廓检测和模板匹配等方法，通过定位车牌，为后续的字符分割和识别提供基础。

2、2.3 字符分割

字符分割是将定位到的车牌图像分割成单个字符的过程，常用的字符分割方法有基于投影、基于轮廓和基于颜色分割等。

2、2.4 字符识别

字符识别是对分割后的单个字符进行识别的过程，常用的字符识别方法有基于模板匹配、基于神经网络和基于深度学习等。

3. 系统实现

3、1 硬件设备

眉山工厂车牌识别系统所需的硬件设备主要包括：

（1）摄像头：用于采集车辆图像信息。

（2）车牌定位器：用于辅助车牌定位。

（3）计算机：用于系统运行和数据处理。

3、2 软件实现

系统软件采用C++语言进行开发，主要包括以下模块：

（1）图像预处理模块：实现图像去噪、灰度化、二值化等操作。

（2）车牌定位模块：实现车牌的边缘检测、轮廓检测和模板匹配等操作。

（3）字符分割模块：实现字符的投影分割、轮廓分割和颜色分割等操作。

（4）字符识别模块：实现字符的模板匹配、神经网络和深度学习等识别方法。

4. 实际应用效果

眉山工厂车牌识别系统在实际应用中取得了良好的效果，系统运行稳定，识别准确率高，有效提高了工厂的出入管理效率，具体表现在以下几个方面：

（1）减少了人工登记、核查的工作量，降低了管理成本。

（2）提高了出入管理的实时性，降低了车辆拥堵现象。

（3）实现了对车辆出入的实时监控，提高了工厂的安全管理水平。

5. 结论

本文针对眉山工厂的实际情况，设计并实现了一套车牌识别系统，系统采用先进的图像处理技术和模式识别算法，能够实现车牌的自动识别、记录和查询功能，有效提高了工厂的出入管理效率，在实际应用中，系统运行稳定，识别准确率高，取得了良好的效果，随着技术的不断发展，车牌识别系统将在更多领域得到应用，为工业自动化和智能化发展提供有力支持。