字符识别是人们研究较为深入的经典课题之一,是模式识别中最成功的应用之一。其中英文字母识别和数字识别尤为重要,因其识别种类较少,从而有助于深入分析和验证一些新的理论和方法。而且字母和数字的识别易于推广到一些相关的领域,如汽车牌照识别、船舶箱体号码识别、票据识别等等。随着研究的深入,其应用也越来越广泛。字符识别中关键的步骤是字符图像的增强去噪、定位分割和字符的识别。本文对这三个关键步骤进行了深入详细的研究。字母块图像的增强去噪是加强图像的对比度,达到改善画质的目的,本文分别对灰度拉伸、直方图修正和中值滤波等操作进行了细致的研究分析,使图像中感兴趣的区域得到加强,不感兴趣的区域被去除或削弱。定位分割也是字母识别的关键,只有将字母从图像背景中准确的分割出来,才能进行识别。本文采用Hough变换对字母块图像定位,直接扫描将字母分割出来。字母识别,是本课题研究的关键。文章研究了字母识别的原理和现有的几种算法,针对本课题字母的特点,在传统模板匹配算法的基础上提出了改进的算法。实现了快速、有效地识别。最后通过摄像机标定,确定摄像机和识别字母的相对位置,完成机器人的抓取工作。