OCR字符标签检测识别-字符检测系统

　　关键词：字符检测OCR/字符检测系统/标签字符检测/日期检测识别

　　描述：光学字符验证，简称OCV，是一种用于检查光学字符识别（OCR）字符串的打印或标记质量并确认其易辨识性的机器视觉软件工具。该技术除了可以检查所呈现的字符串内容是否正确，还可以检查字符串的质量、对比度和清晰度，并对品质不合格的样品进行标记或剔除。

       字符检测，是指对部件或产品上刻印的字符进行确认、辨别、判定的检测。这项又称为刻印检测的技术，被运用在各类场合。

　　读取检测刻印在金属上的QR码（二维码）

　　产品编号及型号的字符检测

　　食品容器的保质期判定等

　　为了便于管理，部件及产品上附带了保质期及产品编号等信息，但如果不能对其进行正确的读取、辨别/判定、积累/管理，就显得毫无意义。对此，近年来，从拍摄图像数据中切割字符，并对其实施辨别、判定的字符检测技术正在逐步普及。下面将就被称为OCR（Optical Character Recognition）的字符认证和名为OCV（Optical Character Verification）的字符核对基础知识，以及字符检测的基本原理进行介绍。

　　通过图像读取保质期等字符，字符检测/OCR的基本原理：

　　诸如食品/医药品保质期、生产现场的组装部件编号，以及其他下单接单管理等中的字符串，是不可或缺的重要组成部分。这些字符串对管理而言非常重要，但也会让管理变得费时费力。

　　例如，假设以手写账本的形式，进行下单接单及库存数管理。手写管理可能存在错记、漏记的情况，一旦遗失账本，还可能丢失下单接单及库存数数据。

　　除了避免人为错误外，为了达到切实管理、削减工时及成本的目的，客户对视觉系统的需求越来越高。通过用视觉系统系统替换人工实施的字符识别、辨别、管理，可以带来以下优点。

　　避免错记、漏记账本：

　　字符检测将拍摄的字符与事先注册的字库（字符字体库）进行比对，将对象识别为形状相近的字符。将该字符与判定字符串进行核对，输出最终检测是否合格的结果。输出的判定结果，可以被积累到服务器等位置。这样就可以防止错记、漏记手写账本等情况的发生。

　　可实现准确的信息管理：

　　利用视觉系统技术的字符检测，可以将识别的字符信息写入到服务器等位置，不必再担心发生错记等。字符数较多的产品编号等也容易发生错记，通过信息数字化，可以预先防范问题的发生。

　　此外，全面实施产品编号等信息管理后，即便发生了不良品流出、召回等问题，也能对相应部件及产品进行追踪和快速回收。还能追溯查明存在问题的工序，有利于改进业务。这种切实有效的信息管理，还能有效确保可追溯性。

　　可以同时读取条码和二维码：

　　近年来，商品管理中开始运用条码和二维码（2D条码）。对于单纯的条码和二维码，可以用条码读码器和条形码读码器进行读取。但条码/二维码和保质期被同时记载在标签上的情况也很多。字符检测也能够同时识别条码和字符。能够对过去只能个别读取的内容进行统一读取及管理，效率很高。

　　以最少的工时实现全品检测：

　　为了预防不良品的流出，全品检测是有效的手段，但目视字符检测不仅费时费力，还存在“漏检”的风险。只要运用视觉系统，就能在线上实施确切的字符检测，同时实现品质保障和人工费削减。可以消除检测工序中的成品率，非常有效地提高生产效率。