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字符检测/OCR

字符检测/OCR

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

导入视觉系统的优点

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ꦇ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ও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𓄧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𝓡成品率,非常有效地提高生产效率。

字符检测的基础

根据目的,字符检测可分为“刻印有无”、“刻印品质”、“字符核对(OCV:Optical Character Verification)”、“字符识别(OCR:Optical Character Rec🔥ognition)”等。

  • 刻印有无
    用于检测有无刻印的检测。
  • 刻印品质
    用于检测无法读取的字符的检测。
  • 字符核对(OCV)
    用于比较刻印字符与判定字符串,并判定合格与否的检测。
  • 字符识别(OCR)
    读取刻印的字符,以核对或控制为目的,向外部输出的检测。

上述字符检测包含了各种类型,其基本模式,就是从拍摄的图像中逐🎀一切割字符,将其与🃏已注册的字库作对比,进行字符识别。

1.切割字符

在运行过程中,也能够通过波形 ❀ 显示确认字符及行的切割状态。

从拍摄的图像数据中逐一切割字符。

2.与字库进行核对

切割出的结果,能够以字符串的形式直接注册

字库注册示例

字符图像被自动分配注册为作为字符串输入的字符种类。还能够同时注册“ - (连字号)” 等符号

核对切割的字符和注册的字符,确定字符。

提升识别精度的方法

过去字符识别的低精度曾受到诟病,现在随着各类技术的革新,字符识别的精度实现了飞跃性的提升。

注册辅助图形

通过对单个字符注册多个图形,提升识ꦍ别稳定性。将各类字体作为辅助图形注册,可以防止因字体不同导致的识别错误。

各字符在字库中只注册了一个图形时
虽然被识别为A,但在第2个字符以后,表示读取品质的“识别度”,因字体变化而降低
对单个字符注册了多种字体时
对于A,将实际拍摄的字体作为辅助图形,进行追加注册 即使字体发生变化,识别度均为99
自动贴合切割

在切割字符时,自动调节到合适切割状态的微调处理,被称为“自动贴合切割”。在补正每个字💖符的细微变化后进行核对,提高了识别度。

自动贴合切割 无

切割范围一致,一旦字符高度发生变化,识别度就会降低

自动贴合切割 有

根据字符高度,对切割范围进行个别微调,识别度稳定

预处理功能

刻印部分背景含有图案或是容易发生反射的金属时,字符检测的精度ꦡ可能会降低。对于这种难以读取的情况,通过搭配使用预处理功能,就能实现稳定的字符检测。

检测食品容器上的保质期

常规的灰度处理图像 🥂 🐈 受背景影响,字符切割不稳定。

CV-5000的颜色浓淡处理图像 🌞 可以对字符获取充足的对比度,效果稳定。

具体应用

字符检测不仅能防止不良品流出,还能通过构建全面的管理体制改善品质,确保可追溯性,作为一项不可或缺的功能,下面将介绍视觉系统在其中的💖具体应用案例。

检测保质期的字符

食品/药品行业是积极采用字符检测的主要领域。保质期的字符检测,就是一个典型的例子。由视觉系统读取保质期,对日期错误及字符缺漏进行检测。此外,通过实施全数检测,还能防止过期🦩产品的混入等。

检测保质期的字符
压纹胶带内的正反方向判别、字符检测

压纹胶带被用作IC芯片、连接器、LED等的包装资材,在对其内部实施字符检测时,需要隔着胶带拍摄,造成随机的照明光晕,可能会引发误识别🐠。只要利用预处理功能(实时浓淡补正滤波器),就能免受光晕的影响,实现确切的字符检测。另外,对容器及滤𝔉波器、容易反射的金属部件等,同样有效。

压纹胶带内的正反方向判别、字符检测

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