OCR检测篇 | AI视觉在复杂场景下字符识别的全方位应用

发布网友发布时间：2024-10-13 12:35

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热心网友时间：2024-10-28 17:31

光学字符识别（OCR）是一种电子设备（如扫描仪或数码相机）通过检测纸上的字符形状并将其翻译成计算机文字的过程。衡量OCR系统性能的主要指标包括拒识率、误识率、识别速度、用户界面友好性、产品的稳定性、易用性和可行性。在工业领域，OCR是机器视觉任务的一部分，用于从图像中提取文本信息。

OCR字符识别技术包括获取文本位置、从背景中提取文本、分段文本和调用OCR模型库等步骤。获取文本位置是固定的，或者与输入图像上的特征元素或光学标记相关联。文本提取过程可能面临光线不均匀的复杂情况，可以通过特定技术如光规范化或边缘锐化来解决。文本区域分割是将区域拆分为行和单个字符的过程，接下来将提取的字符从图形表示形式转换为文本表示形式。通过调用OCR模型库，可以将识别到的字符与模型库进行比对，以匹配最相似的模板，从而得出准确的字符信息。

OCR识别检测技术广泛应用于生活中的印刷字符产品，如键盘上的字符、衣物上的标签字符、电器上的字符等。传统的人工目检虽然灵活，但检测效率低下，容易因疲劳或主观因素导致误判，从而产生不良品。相比之下，机器视觉检测技术能够根据不同的产品材料和缺陷情况，通过采用不同的光源和照射角度，以及不同像素的相机，将缺陷图像与背景图像区分开。利用图像的颜色、灰度、形状、大小等信息识别缺陷，并通过图片效果采用不同的算法进行软件编写，结合客户需求进行软件开发。这能够实现高精度、高效率、高稳定的实时检测、分析和计算，有效提高生产流水线的检测速度和精度，提高产量和质量，降低人工成本，避免人眼疲劳导致的误判。

机器视觉检测技术在字符识别检测中的功能特性包括检测条码/字符印刷缺陷、移位、多墨、漏印、完整度等；检测物体的方向是否正确；进行静态或动态检测；输出OK/NG产品系统控制信号。矩视智能专注于机器视觉技术，利用深度学习技术自主学习各种工业场景中的字符，包括数字、字母、文字和其他特殊字符，实现复杂环境下的高精度识别，并具有识别速度快、准确率高的特点。

通过矩视智能的低代码平台，用户只需上传图片并完成图片标注，即可实现一键训练和测试。该平台具有强大的抗干扰能力，能够自动过滤背景干扰因素，如光照不均、倾斜、模糊等，避免误识别。它还支持字符旋转标注，用户无需编写任何代码即可对任意角度字符进行标注和识别。此外，矩视智能提供自定义学习功能，用户可以上传图片并进行标注，以生成深度学习模型，有效识别产品上的字符。对于字符倾斜、发生选择等情况，可以使用“旋转框”功能进行标注。

在医疗、食品包装、软包装等领域，矩视智能的软包装表面OCR识别解决方案能够有效解决字符识别过程中遇到的挑战，如塑料膜为透明膜、颜色和字体粗细不同、字符角度变化等。该平台能够准确识别包装上的三期、产地、批号等信息，且对包装形态无特殊要求，能够准确识别褶皱表面的文字，避免反光干扰，提高识别准确率，缩短开发时间，释放劳动力，成为全球用户量最多、落地场景最广泛的机器视觉低代码平台。

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