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机器视觉检测——OCR字符检测
发布时间：
2025-08-01
来源：
OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。
在工业领域，光学字符识别 （OCR） 是一项机器视觉任务，包括从图像中提取文本信息。在生活当中，随处可见与印刷字符有关的产品，比如：键盘上的字符，衣物上的标签字符，电器上的字符等等。而这些产品的外观由于字符在印刷时产生的一些瑕疵，如字符拉丝、移位、多墨、缺失、漏印等字符印制不良就会引起客户对厂商的投诉。
厂商为了克服这个问题，就会在产品出厂前对其进行严格的检测。传统的检测方式是利用人工目检，目检虽然检测方式灵活，可对各种不同的错误都能进行不同的判定。但由于产品数量大，品种多，人力消耗量大，并且长时间的检测会让人产生眼疲劳或受主观情绪影响而混淆和误判，这样也将导致不良品流出造成客诉。
而利用机器视觉检测技术，它可根据不同的产品材料和缺陷情况及客户需求，通过采用不同的光源跟不同的照射角度，及不同像素的相机，使产品的缺陷图像跟背景图像区分开，然后利用缺陷图像的颜色、灰度、形状、大小等来识别缺陷，通过图片效果采用不同的算法进行软件编写，并结合客户需求来对软件进行开发。对产品进行高精度、高效率、高稳定的实时检测、分析、计算，判断产品是否合格，能有效的提高生产流水线的检测速度和精度，大大提高产量和质量，降低人工成本，同时防止因为人眼疲劳而产生的误判。
机器视觉检测技术应用在字符识别检测的功能特性：
1、检测条码/字符印刷缺陷、移位、多墨、漏印、完整度等；
3、检测物体的方向是否正确；
4、静态或动态检测；
5、OK/NG产品系统输出相应控制信号。
实战案例
曲面异形字体识别
瓶装标签上的字符会因瓶身弯曲产生一定变形，时常会有褶皱的情况出现，传统算法对曲面字体识别能力较差，会出现漏检、错检等问题。
在机器视觉应用开发环节，北京中远通为开发者提供图像采集、图像标注、算法开发、算法封装和应用集成的一站式完整工具链。覆盖字符识别、缺陷检测、目标定位、尺寸测量、3D测量、视频开发等通用功能。
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