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字符檢測/OCR

字符檢測/OCR

字符檢測,是指對部件或產品上刻印的字符進行確認、辨別、判定的檢測。這項又稱為刻印檢測的技術,被運用在各類場合。

  • 讀取檢測刻印在金屬上的QR碼(二維碼)
  • 產品編號及型號的字符檢測
  • 食品容器的保質期判定 等

為了便于管理,部件及產品上附帶了保質期及產品編號等信息,但如果不能對其進行正確的讀取、辨別/判定、積累/管理,就顯得毫無意義。對此,近年來,從拍攝圖像數據中切割字符,并對其實施辨別、判定的字符檢測技術正在逐步普及。下面將就被稱為OCR(Optical Character Recognition)的字符認證和名為OCV(Optical Character Verification)的字符核對基礎知識,以及字符檢測的基本原理進行介紹。

通過圖像讀取保質期等字符,字符檢測/OCR的基本原理

導入視覺系統的優點

諸如食品/醫藥品保質期、生產現場的組裝部件編號,以及其他下單接單管理等中的字符串,是不可或缺的重要組成部分。這些字符串對管理而言非常重要,但也會讓管理變得費時費力。

例如,假設以手寫賬本的形式,進行下單接單及庫存數管理。手寫管理可能存在錯記、漏記的情況,一旦遺失賬本,還可能丟失下單接單及庫存數數據。

除了避免人為錯誤外,為了達到切實管理、削減工時及成本的目的,客戶對視覺系統的需求越來越高。通過用視覺系統系統替換人工實施的字符識別、辨別、管理,可以帶來以下優點。

避免錯記、漏記賬本

字符檢測將拍攝的字符與事先注冊的字庫(字符字體庫)進行比對,將對象識別為形狀相近的字符。將該字符與判定字符串進行核對,輸出最終檢測是否合格的結果。輸出的判定結果,可以被積累到服務器等位置。這樣就可以防止錯記、漏記手寫賬本等情況的發生。

可實現準確的信息管理

利用視覺系統技術的字符檢測,可以將識別的字符信息寫入到服務器等位置,不必再擔心發生錯記等。字符數較多的產品編號等也容易發生錯記,通過信息數字化,可以預先防范問題的發生。

此外,全面實施產品編號等信息管理后,即便發生了不良品流出、召回等問題,也能對相應部件及產品進行追蹤和快速回收。還能追溯查明存在問題的工序,有利于改進業務。這種切實有效的信息管理,還能有效確保可追溯性。

可以同時讀取條碼和二維碼

近年來,商品管理中開始運用條碼和二維碼(2D條碼)。對于單純的條碼和二維碼,可以用條碼讀碼器和條形碼讀碼器進行讀取。但條碼/二維碼和保質期被同時記載在標簽上的情況也很多。字符檢測也能夠同時識別條碼和字符。能夠對過去只能個別讀取的內容進行統一讀取及管理,效率很高。

以最少的工時實現全品檢測

為了預防不良品的流出,全品檢測是有效的手段,但目視字符檢測不僅費時費力,還存在“漏檢”的風險。只要運用視覺系統,就能在線上實施確切的字符檢測,同時實現品質保障和人工費削減。可以消除檢測工序中的成品率,非常有效地提高生產效率。

字符檢測的基礎

根據目的,字符檢測可分為“刻印有無”、“刻印品質”、“字符核對(OCV:Optical Character Verification)”、“字符識別(OCR:Optical Character Recognition)”等。

  • 刻印有無
    用于檢測有無刻印的檢測。
  • 刻印品質
    用于檢測無法讀取的字符的檢測。
  • 字符核對(OCV)
    用于比較刻印字符與判定字符串,并判定合格與否的檢測。
  • 字符識別(OCR)
    讀取刻印的字符,以核對或控制為目的,向外部輸出的檢測。

上述字符檢測包含了各種類型,其基本模式,就是從拍攝的圖像中逐一切割字符,將其與已注冊的字庫作對比,進行字符識別。

1.切割字符

在運行過程中,也能夠通過波形 顯示確認字符及行的切割狀態。

從拍攝的圖像數據中逐一切割字符。

2.與字庫進行核對

切割出的結果,能夠以字符串的形式直接注冊

字庫注冊示例

字符圖像被自動分配注冊為作為字符串輸入的字符種類。還能夠同時注冊“ - (連字號)” 等符號

核對切割的字符和注冊的字符,確定字符。

提升識別精度的方法

過去字符識別的低精度曾受到詬病,現在隨著各類技術的革新,字符識別的精度實現了飛躍性的提升。

注冊輔助圖形

通過對單個字符注冊多個圖形,提升識別穩定性。將各類字體作為輔助圖形注冊,可以防止因字體不同導致的識別錯誤。

各字符在字庫中只注冊了一個圖形時
雖然被識別為A,但在第2個字符以后,表示讀取品質的“識別度”,因字體變化而降低
對單個字符注冊了多種字體時
對于A,將實際拍攝的字體作為輔助圖形,進行追加注冊 即使字體發生變化,識別度均為99
自動貼合切割

在切割字符時,自動調節到合適切割狀態的微調處理,被稱為“自動貼合切割”。在補正每個字符的細微變化后進行核對,提高了識別度。

自動貼合切割 無

切割范圍一致,一旦字符高度發生變化,識別度就會降低

自動貼合切割 有

根據字符高度,對切割范圍進行個別微調,識別度穩定

預處理功能

刻印部分背景含有圖案或是容易發生反射的金屬時,字符檢測的精度可能會降低。對于這種難以讀取的情況,通過搭配使用預處理功能,就能實現穩定的字符檢測。

檢測食品容器上的保質期

常規的灰度處理圖像 受背景影響,字符切割不穩定。

CV-5000的顏色濃淡處理圖像 可以對字符獲取充足的對比度,效果穩定。

具體應用

字符檢測不僅能防止不良品流出,還能通過構建全面的管理體制改善品質,確保可追溯性,作為一項不可或缺的功能,下面將介紹視覺系統在其中的具體應用案例。

檢測保質期的字符

食品/藥品行業是積極采用字符檢測的主要領域。保質期的字符檢測,就是一個典型的例子。由視覺系統讀取保質期,對日期錯誤及字符缺漏進行檢測。此外,通過實施全數檢測,還能防止過期產品的混入等。

檢測保質期的字符
壓紋膠帶內的正反方向判別、字符檢測

壓紋膠帶被用作IC芯片、連接器、LED等的包裝資材,在對其內部實施字符檢測時,需要隔著膠帶拍攝,造成隨機的照明光暈,可能會引發誤識別。只要利用預處理功能(實時濃淡補正濾波器),就能免受光暈的影響,實現確切的字符檢測。另外,對容器及濾波器、容易反射的金屬部件等,同樣有效。

壓紋膠帶內的正反方向判別、字符檢測

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