近年随着汽车数量的日益增加,汽车销售、安检、租赁、维修、保险理赔和二手交易等汽车服务行业的业务量也随之增多。车辆识别码(VIN)作为一辆汽车唯一的身份证明,是汽车各服务环节中必须要录入的基本信息。目前车辆VIN的录入通常采用传统的人工抄录方式,不仅效率低,而且由于手写不规范易出现错误。为此,本课题提出了基于Android平台的车辆VIN识别系统的研究及设计实现。本文首先介绍了课题研究背景及意义,通过阅读大量相关技术文献对国内外相关技术的发展现状做出研究和分析,提出了本课题的研究内容,分析了课题的技术难点。其次介绍了车辆VIN的一些背景知识,着重叙述了对车辆VIN原始图像的预处理过程及原理,目的是减少图像中噪声,最大限度地保留图像中有效特征信息,提高图像的处理速度;并利用MATLAB对所采用的图像预处理方法进行了仿真,以验证方案的可行性和实效性;另外还介绍了开发车辆VIN识别系统所需的Java编程技术、Tesseract-OCR(光学字符识别)技术及Android开发环境的搭建过程。然后通过对车辆VIN识别工作过程的分析并设计了VIN识别系统的工作流程,具体流程为调用Android手机摄像头完成对车辆VIN的定位及其图像获取;接着对获取的车辆VIN原始图像进行了灰度化、顶帽变换、图像增强及二值化等预处理;并基于Google公司提供的开源Tesseract-OCR识别库对预处理后的车辆VIN图像进行字符特征提取,与训练生成的车辆VIN字符库做匹配识别,有关车辆VIN字符库的训练方法也在本文中作了详细阐述;为确保获得正确结果,对识别输出的VIN根据其编码规则进行自动校验和人工校正。最后,对基于Android平台设计开发的车辆VIN识别系统进行系统运行测试和各项功能测试,实验中系统运行流畅,没有出现死机、程序崩溃的情况;所设计开发的识别系统能够实现对车辆VIN原始图像获取、预处理、识别、校检及人工校正的基本功能。实验结果表明系统所采用图像预处理手段和训练生成的车辆VIN字符库提高了车辆VIN的识别率。为了进一步提高识别率,还需加强图像预处理算法和车辆VIN字符库训练的研究。