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字符识别/OCR识别文字/印刷检测

时间:2020-08-20 17:44 点击次数:
 

字符识别是检测或确定印刷在部件或产品上的字符的识别。这种技术也称为印刷检测,用于各种任务,例如:

  • 读取金属零件上的QR码(2D码)
  • 零件号码或型号的字符识别
  • 检测食品容器的有效期

零件和产品都标明了到期日或产品编号。但是,当无法准确地读取、识别、判断、存储和管理这些信息时,这是没有用的。字符识别是近年来基于从采集到的图像数据中提取的字符进行识别或判断的一种普遍方法。本页介绍了OCR识别文字(光学字符识别)和OCV(光学字符验证)的基本信息和字符识别的基本原理。

字符识别/OCR识别文字的基本原理--从图像中读取字符(如过期日期)

引入图像处理的优点

字符串对于显示信息是必不可少的,如检测印刷食品/药品标签的过期日期和制造过程中装配部件的零件编号。它们也是销售订单管理的关键。这些字符串对于管理非常重要;然而,字符的管理可能会带来很多麻烦。

例如,假设您管理书面订单和库存。笔迹管理可能导致错误或遗漏。如果这本书丢失了,可能无法收回订单和库存。

除了防止人为错误,图像处理越来越多地被用来使管理更加可靠,减少人力和成本。用图像处理系统代替人工识别、检测和管理字符具有以下优点:

检测书中印刷的错误和遗漏

在字符识别中,将捕获的字符与注册字典中的字符(字符字体组)进行比较,检测印刷出来的每个字符被识别形状较接近。将识别的字符与判断串进行比较,产生检验的通过/失败输出。还可以将输出判断结果存储在服务器或其他存储设备上。这种可靠的程序可以防止通过手写进行管理时可能发生的错误或遗漏。

可靠信息管理

字符识别采用图像处理技术,允许操作人员将识别的字符信息上传到服务器或其他设备上,这样就不必担心写错字符之类的错误了。由许多字符组成的产品编号或其他项目通常写得不正确。把它们当作数字信息来处理可以防止问题的发生。

产品编号和其他信息的整体管理也允许跟踪零件或产品,并在缺陷产品或产品召回的情况下迅速收集它们。还可以跟踪上游的问题,以确定改进操作的有问题的过程。可靠的信息管理对于确保可追溯性也是有效的。

同时读取条形码或2D码

近年来,条形码或2D码被引入到产品管理中。若要仅读取条形码或2D代码,可以使用条形码阅读器或手持移动计算机。然而,在许多情况下,标签上的过期日期与条形码或2D代码一起标记。字符识别可以同时识别代码和字符。这蛮大地提高了效率,因为您可以同时读取所有数据并一起管理它们,而不是单独读取每种类型的数据。

工件缺陷检测

防止缺陷工件外流的较有效方法是机器视觉检测。然而,在人工视觉上检测字符不仅需要时间和人力,而且还涉及到疏忽的风险。使用机器视觉图像处理可以实现可靠的内联字符识别,以实现质量保证和降低劳动力成本。提高了检测过程的收率,提高了生产效率。

字符印刷检测基础

有各种类型的印刷字符识别:标记的存在、标记质量、光学字符验证(OCV)和光学字符识别(OCR识别文字)。

  • 标记的存在
    发现是否有标记的检测。
  • 标记质量
    一种检测难以辨认的字符的检测。
  • OCV
    对标记字符和判断字符串进行比较并作出通过/失败判断的检测。
  • OCR
    读取标记字符并输出以进行验证或控制的检测。

虽然目的不同,但字符检测的基本操作是从捕获的图像中逐个提取字符,并将它们与注册字典中的字符进行比较,并识别字符。

1.字符提取

从捕获的数据中逐个提取字符。

2.与字典的比较

每个提取的字符与注册字符进行比较以进行识别。

 

提高识别精度的技术

过去,有人抱怨字符识别的准确性很低。通过各种技术创新,提高了字符识别的精度。

子模式配准

为一个字符注册多个模式可以提高识别的稳定性。通过将各种字体注册为子模式,可以防止由于字体类型不同而导致的识别失败。

自动拟合

自动拟合是一种自动精细调整字符,以便在较佳条件下提取。由于字符间状态的细微变化在验证之前被单独纠正,相关级别被增加。

图像增强滤波器

当标记的背景有图案或由金属或其他反射材料制成时,字符识别的准确性可能会降低。即使由于这些或其他原因,在阅读困难的情况下,应用图像增强滤波器也可以实现稳定的字符识别。

Inspection of expiration dates on food containers Normal gray processing image Character extraction is unstable due to the influence of the background. Color to gray processing with the CV-5000 The contrast between the characters and background is sufficient to make the inspection stable.
 

实际应用

本节介绍了利用图像处理进行OCR识别文字的实例,通过建立完善的管理体系和确保可追溯性,不仅可以防止缺陷工件的外流,而且还可以提高质量。

字符检验到期日期

在食品和制药行业,字符识别正在积极使用。较典型的应用程序是对过期日期的字符识别。视觉检测系统读取过期日期,以检测是否有不正确的日期或遗漏。尽量防止过期产品的混合。

在检测零件上字符的方向和正确性

压花带用作集成电路芯片、连接器和LED的包装材料。用压花胶带包装的目标的字符识别需要通过覆盖带捕获图像。这些检测受到环境照明产生的随机光晕的影响,导致不正确的识别。使用图像增强滤波器(阴影校正滤波器)确保可靠的字符识别而不受光晕的影响。这种过滤器也是有效的目标,如容器,过滤器,和反射金属部件。

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