在智能交通快速发展的时代，车牌自动识别系统成为提升交通管理效率的关键技术。本案例详细介绍了基于 LabVIEW 平台，搭配大恒品牌相机构建的车牌自动识别系统，该系统在多个场景中发挥着重要作用，为交通管理提供了高效、精准的解决方案。

一、应用场景

• 停车场管理：在商业停车场、小区停车场等场景，车辆驶入时系统自动识别车牌，记录入场时间；驶出时快速识别车牌并计算停车费用，实现无人值守自动计费，提高车辆通行效率，减少人工管理成本。

• 门禁系统：应用于单位、园区等门禁处，系统对授权车辆的车牌进行识别后自动放行，对未授权车辆禁止进入，加强区域安全管控，提升安全性与管理的便捷性。

• 交通监控：部署在道路关键位置，如路口、收费站等，实时识别过往车辆车牌。配合交警系统，可快速识别违章车辆，辅助执法，提升交通执法效率和城市交通秩序管理水平。

二、硬件选型

• 相机：选用大恒水星系列工业相机。该系列相机具有高分辨率、高帧率、稳定的成像质量等特点，能满足车牌图像采集的需求。例如 MER-130-30GM 型号，其 130 万像素分辨率可清晰捕捉车牌细节，30fps 的帧率能确保快速行驶车辆的车牌也能被准确抓拍。同时，大恒相机提供丰富的接口类型，方便与计算机连接，适配不同的应用环境。

• 计算机：采用联想 ThinkStation P520 工作站。这款工作站配备高性能处理器、大容量内存和专业图形显卡，具备强大的计算能力和图形处理能力。能够流畅运行 LabVIEW 软件以及复杂的车牌识别算法，确保系统在处理大量图像数据时稳定高效，不出现卡顿现象。

三、软件架构

软件基于 LabVIEW 平台开发，借助其自带的 NI Vision Development 和 NI Vision Assistant 视觉处理模块构建车牌识别系统。NI Vision Assistant 以图形化编程方式，集成了众多图像处理函数，涵盖图像采集、预处理、车牌定位、字符分割与识别等各个环节所需的功能，降低了开发难度，提高了开发效率。

四、具体功能

• 图像采集：利用 LabVIEW 中的 IMAQ Create 函数和 IMAQ ReadFile 函数，与大恒相机进行通信，将相机抓拍的车牌图像导入 LabVIEW 程序。通过配置相机参数，如曝光时间、增益等，确保采集到的车牌图像清晰、完整，为后续处理提供高质量的图像数据。

• 车牌定位

• 图像二值化：车牌颜色是定位的重要特征。在 LabVIEW 的 Color 选板下，选择 HSL 颜色模型设置颜色阈值。针对不同颜色车牌，如蓝底车牌，经过多次实验确定 HSL 参数（Hue Min 150、Max 255；Saturation Min 100、Max 255；Luminance Min 38、Max 255）。通过设置这些参数，将车牌图像二值化，初步获取车牌在整幅图像中的大概位置。

• 形态学处理：二值化后的车牌区域存在边沿不平滑、含有毛刺和孔洞等问题。利用 NI Vision Assistant 中的高级形态学功能，采用二值腐蚀、膨胀、开闭等运算，去除车牌区域（ROI）中的小目标、大目标和边界目标，填充空洞并计算边界凸包。经过这些处理，得到平滑、精准的车牌定位区域，便于后续字符分割和识别操作。

• 字符分割与识别

• 字符分割：对定位好的车牌 ROI 区域，再次在 Color 选板下利用 HSL 颜色模式（H (0 - 255)、S (0 - 173)、L (100 - 255)）进行颜色二值化处理，突出车牌字符。结合高级形态学去除边界和小粒子，使字符更加清晰可分。在 Identification 选板中，使用 OCR/OCV 字符识别 / 字符验证函数进行字符分割。通过手动设置 Size&Spacing 参数，严格限定边界矩形的宽度和高度范围，确保字符分割的准确性，避免将 “・” 误切分或多个字符切分为一个字符。

• 字符识别：构建字符样本库是字符识别的关键。通过 NI OCR Training       Interface 进行字符样本训练，从车牌图像中提取汉字、数字和字母的特征，并与相应的字符值建立一一映射关系。将训练好的车牌信息存储为.abc 文档。在车牌识别时，读取待检测车牌图像和样本库信息，进行比对匹配。若特征相符，则识别成功，识别结果在 LabVIEW 程序界面中输出显示。

五、开发遇到的问题及解决方法

• 不同光照条件下图像质量差异大：在实际应用中，白天强光、夜晚弱光以及逆光等不同光照条件，会导致大恒相机采集的车牌图像质量不稳定，影响识别效果。通过调整相机的曝光时间、增益等参数，并在 LabVIEW 程序中添加图像增强算法，如直方图均衡化等，对不同光照条件下的图像进行预处理，提升图像的清晰度和对比度，确保车牌字符清晰可辨。

• 车牌字符变形和模糊问题：部分车牌由于长期使用、磨损或车辆行驶过程中的振动，会出现字符变形、模糊的情况。在字符分割和识别阶段，优化形态学处理参数，增强对字符边缘的检测和修复能力。同时，在字符识别算法中引入容错机制，允许一定程度的字符特征偏差，提高对变形、模糊字符的识别准确率。

• 系统实时性与准确性的平衡：在处理大量车辆快速通行的场景时，需要保证系统既能快速识别车牌，又能确保识别准确率。优化 LabVIEW 程序算法，减少不必要的计算步骤，提高程序运行效率。同时，对样本库进行合理优化和管理，采用快速检索算法，加快字符比对速度，在保证识别准确率的前提下，提升系统的实时性，满足实际应用需求。

本案例中的车牌自动识别系统结合大恒品牌相机的硬件优势和 LabVIEW 软件的强大功能，成功实现了高效、精准的车牌识别。通过解决开发过程中遇到的问题，系统具备良好的稳定性和适应性，为智能交通领域的相关应用提供了可靠的技术支持。