字符检测识别-医药包装盒字符检测识别-字符日期二维码检测识别

　　关键词：字符检测识别、日期检测识别、机器视觉字符检测、机器视觉表面字符检测、机器视觉检测解决方案、机器视觉字符检测检测系统、机器视觉表面缺陷检测

　　描述：工业字符OCR识别检测系统,是一套基于机器视觉工业相机的字符OCR识别系统,集在线字符OCR识别检测、采集、剔除、告警于一体软硬件系统平台,可直接将字符OCR扫描到第三方系统文本输入框,进行对字符检测识别。

　　OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。

　　衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。

　　在工业领域，光学字符识别（OCR）是一项机器视觉任务，包括从图像中提取文本信息。

　　OCR字符识别技术步骤

　　获取文本位置

　　文本的位置是固定的。例如，个人身份证是按照正式规范制作的，每个数据字段的位置是已知的，经过良好校准的视觉系统可以拍摄文本位置几乎恒定的图像。

　　文本位置不是固定的，但它与输入图像上的特征元素或特殊标记（光学标记）相关，要获取文本的位置，必须找到光学标记。这可以通过模板匹配或其他技术完成。

　　从背景中提取文本

　　文本提取过程中的主要复杂情况可能是光线不均匀。某些技术（如光规范化或边缘锐化）有助于查找字符。

　　分段文本

　　文本区域分割是将区域拆分为行和单个字符的过程，当文本文本行分开时，每行必须拆分为单独的字符，接下来，提取的字符将从图形表示形式转换为文本表示形式。

　　调用OCR模型库

　　通过调用OCR模型库，使识别到的字符以文本形式与模型库进行比对，匹配数据最相似的模板，得出准确的字符信息。

　　字符识别

　　通常来说需要选择适当的字符规范大小，来分类字符的大小。

　　OCR识别检测技术的应用

　　在生活当中，随处可见与印刷字符有关的产品，比如：键盘上的字符，衣物上的标签字符，电器上的字符等等。

　　而这些产品的外观由于字符在印刷时产生的一些瑕疵，如字符拉丝、移位、多墨、缺失、漏印等字符印制不良就会引起客户对厂商的投诉。

　　厂商为了克服这个问题，就会在产品出厂前对其进行严格的检测。传统的检测方式是利用人工目检，目检虽然检测方式灵活，可对各种不同的错误都能进行不同的判定。但由于产品数量大，品种多，人力消耗量大，并且长时间的检测会让人产生眼疲劳或受主观情绪影响而混淆和误判，这样也将导致不良品流出造成客诉。

　　而利用机器视觉检测技术，它可根据不同的产品材料和缺陷情况及客户需求，通过采用不同的光源跟不同的照射角度，及不同像素的相机，使产品的缺陷图像跟背景图像区分开，然后利用缺陷图像的颜色、灰度、形状、大小等来识别缺陷，通过图片效果采用不同的算法进行软件编写，并结合客户需求来对软件进行开发。

　　对产品进行高精度、高效率、高稳定的实时检测、分析、计算，判断产品是否合格，能有效的提高生产流水线的检测速度和精度，大大提高产量和质量，降低人工成本，同时防止因为人眼疲劳而产生的误判。

　　机器视觉检测技术应用在字符识别检测的功能特性：

　　1、检测条码/字符印刷缺陷、移位、多墨、漏印、完整度等；

　　3、检测物体的方向是否正确；

　　4、静态或动态检测；

　　5、OK/NG产品系统输出相应控制信号。

　　林阳智能专注于机器视觉技术，利用深度学习技术，自主学习各类工业场景中不同类型的字符，包含数字、字母、文字等其他特殊字符，实现复杂环境下字符的高精度识别，并且识别速度快、准确率高。

　　根据具体问题具体分析，提出各类机器视觉技术OCR字符识别方案，较低成本地解决各类字符检测的技术问题。

　　▶自定义学习

　　用户只需上传图片，完成图片标注，即可一键训练和测试。

　　▶抗干扰能力强

　　自动过滤背景等干扰因素，如光照不均、倾斜、模糊等情况，避免误识别，拥超强抗干扰能力。

　　▶旋转标注

　　字符在图片中发生旋转，开启旋转框即可对任意角度字符进行标注和识别，无需任何代码开发，便捷且灵活。

　　实战案例

　　▶曲面异形字体识别

　　瓶装标签上的字符会因瓶身弯曲产生一定变形，时常会有褶皱的情况出现，传统算法对曲面字体识别能力较差，会出现漏检、错检等问题。

　　字符识别库拥有上千种字符模板，可以匹配各种不同形态的字符，对于弯曲字符也可以通过“先标注后训练”的方式进行识别，此外对于特殊字符也可以准确识别。

　　如果您对机器视觉字符检测感兴趣欢迎来电咨询联系电话米经理-15001058705。