在智能交通精细化管理、智慧停车场无人化升级、道路违章自动抓拍等场景中，车牌自动识别（LPR）是核心支撑技术。传统识别方案存在开发周期长、跨场景适配性差、维护成本高的痛点，而 LabVIEW 凭借其图形化编程优势、NI Vision 视觉开发套件的高度集成性，以及与工业级硬件的无缝兼容性，成为解决该类工程问题的优选方案。LabVIEW结合 NI Vision Assistant 2023与 IMAQ 视觉模块，针对多场景车牌识别需求构建高效解决方案，可适配蓝底白字、绿底白字（新能源）、黄底黑字（大型车辆）等主流车牌类型，识别准确率达 99.5% 以上，满足实时性与可靠性双重要求。

技术方案

（一）整体流程设计

方案遵循 “采集 - 预处理 - 定位 - 分割 - 识别 - 输出” 六步架构，全程依托 LabVIEW 可视化编程环境实现模块化开发，各环节功能均通过 LabVIEW 内置工具链快速落地

（二）关键环节 LabVIEW 功能应用详解

1. 图像采集

• 硬件适配能力：LabVIEW 支持 USB 摄像头、GigE Vision 工业相机、网络监控摄像头等多类型设备接入，通过 IMAQ Create 函数与 IMAQ ReadFile 函数快速完成图像采集与导入，无需复杂底层驱动开发。

• 实时性保障：利用 LabVIEW 的并行编程特性，采集线程与处理线程独立运行，采集帧率可达 30fps，满足动态车辆抓拍需求。

• 场景适配优化：针对强光、逆光、弱光等复杂环境，通过 LabVIEW 图像选板（Image）中的亮度调节、均衡化功能预处理，提升图像对比度，为后续识别奠定基础。

2. 车牌定位

• 颜色空间灵活切换：LabVIEW 内置 RGB、HSL、HSV、HSI 四种色彩空间模式，本方案优先采用 HSL 模型（色调、饱和度、亮度独立可调），通过 Color 选板的颜色阈值工具精准分割车牌区域。例如蓝底车牌设置 H（150-255）、S（100-255）、L（38-255），绿底新能源车牌设置 H（30-90）、S（80-255）、L（40-255），可通过条件结构实现多车牌类型自动适配。

• 高级形态学处理：借助 NI Vision Assistant 的 Advanced Morphology 工具，通过腐蚀、膨胀、开闭运算、孔洞填充、小目标去除等功能，快速消除车牌区域的毛刺、噪点与孔洞。LabVIEW 支持自定义形态学运算迭代次数（本方案设为 15 次）与结构元素类型（方形 / 六边形），通过图形化界面调整参数，实时预览处理效果，大幅提升 ROI（感兴趣区域）定位精度。

• 定位效果：通过 LabVIEW 的 Shape Report 函数生成区域报告，自动截取车牌 ROI 区域，定位偏差≤2 像素，确保后续字符分割的准确性。

3. 字符分割

• 二值化优化：针对车牌字符与背景的对比度差异，通过 LabVIEW Binary 选板完成二次二值化，例如蓝底白字车牌设置 H（0-255）、S（0-173）、L（100-255），最大化字符与背景的区分度。

• 手动 + 自动双模式分割：利用 LabVIEW     Identification 选板的 OCR/OCV 函数，支持自动分割与手动微调结合。通过 Size&Spacing 参数界面，可视化设置字符宽度（大于 “・” 宽度、小于两字符宽度）与高度范围，避免字符粘连或误分割，分割准确率达 99.8%。

4. 字符识别

• 样本库可视化训练：通过NI OCR Training Interface 工具，支持汉字（各省简称）、数字（0-9）、字母（A-Z，排除 I/O）的批量训练。LabVIEW 提供图形化 ROI 绘制工具，圈选目标字符后输入对应文本，系统自动建立图像特征与字符的映射关系，训练结果保存为.abc 格式文件，支持样本库增量更新（新增特殊字符或模糊字符样本）。

• 高效比对识别：待识别字符通过 IMAQ 视觉模块的模板匹配函数，与样本库特征快速比对，LabVIEW 的硬件加速功能（支持 GPU 异构计算）可将单帧识别时间压缩至 50ms 内，满足实时处理需求。

• 容错机制：针对模糊、倾斜车牌，通过 LabVIEW 的图像校正函数（旋转、拉伸）预处理，结合字符特征冗余比对，提升识别容错率。

工程应用

（一）典型应用场景

1. 智慧停车场：与道闸系统联动，实现车牌识别自动抬杆、计费结算，单车道通行效率提升至 3 秒 / 辆。

2. 道路违章抓拍：配合高速相机，识别闯红灯、超速车辆车牌，实时上传至交管平台。

3. 小区智能门禁：禁止外来车辆进入，支持业主车牌白名单管理。

（二）实测数据

• 测试样本：1000 张不同场景车牌图像（含晴天、雨天、夜间、逆光、倾斜等情况），涵盖蓝底、绿底、黄底三种类型。

• 识别结果：正确识别 995 张，误识别 3 张，未识别 2 张，准确率 99.5%，单帧处理时间≤50ms。

• 对比优势：相较于传统算法，开发周期从 3 个月缩短至 1 个月，硬件成本降低 30%（无需专用识别芯片），维护成本降低 50%（参数可视化调整）。