OCR字符检测方案-机器视觉检测

行业背景

在实际工业生产中，OCR（光学字符识别）技术的应用逐渐普及，在食品包装、新能源、汽车制造、3C电子等领域帮助企业完成产品编码、生产日期、批号等字符信息自动识别。避免出现瑕疵、错漏等情况影响产品口碑。传统字符检测，应用场景固定，字体规范，识别率较高，随着一些复杂字符组合出现，印刷工艺调整，字符印刷材质变更，业内对字符识别准确率逐渐下降，无法满足实际应用需求。针对这类难题，创视自动化推出字符检测方案，通过机器视觉技术完成对产品字符高精度、高效率、高稳定的实时检测。

检测需求

字符检测技术面对困境

OCR技术可以在自动化设备控制、品质管控、物流管理、流程管控等工业生产领域发挥重要作用，帮助企业有效提升产量和产品质量，降低人工成本，但在实际生产过程中，由于字符检测场景的复杂多变，常常面临以下难题：

效率要求高，容错率低

字符检测的基本要求是识别速度能够跟上自动化产线速度。在生产过程中由于生产工艺和操作不规范可能存在模糊、字符歪斜、破损、漏印等缺陷，需要OCR技术具备较高的识别精度和速度，准确完成字符检测，防止不良品流入市场。

字符复杂，识别难度高

工业生产中的字符从单一的数字延伸到如今不同语言的文字、数字、符号组合，还有条形码、二维码等多种图案，识别难度提升。

容易受到环境干扰

字符图像获取过程容易受到环境、材质、工艺、拍摄角度等因素的影响，采集到的图像容易发生倾斜、模糊、畸形、缺失、排列不清晰等情况。

解决方案

针对OCR技术发展困境，创视自动化推出字符识别方案。以咖啡条字符检测为例，算法软件延续操作简单的图像化算法开发方式，在创视专业软件CS-Vison2.0识别检测算法模块的基础上开发出通用字符识别模块，配合面阵工业相机+FA镜头+条形光源的组合，完成复杂条件下字符快速识别。

检测效果对比检测效果对比

方案优势

创视自动化OCR技术优势

专用算法模块，检测精度高

针对字符检测场景开发的通用字符识别模块，单次图片检测速度在100MS以内，识别速度更快，单检测精度0.02mm以内，图像中存在任何像素点与模版差异都能准确识别，提升字符识别精确度。

适用复杂字符检测

目前该算法可完成对数字、大小写字母、符号、汉字、条形码、二维码等多种内容识别，在食品包装、3C电子、医药、新能源、机械制造等众多行业都有广泛应用。

操作便捷

无需算法编程和反复寄样测试，在完成打光测试后即可快速完成调试上线，保证企业生产。