海康智能相機(jī)OCR識(shí)別-根據(jù)實(shí)際需求找到最優(yōu)方案

在各類常見行業(yè)應(yīng)用及智能相機(jī)的市場定位中，OCR識(shí)別的需求一直是最多最豐富的需求也是大家最關(guān)注的方向，本文以智能相機(jī)為產(chǎn)品依托，結(jié)合實(shí)際需求介紹各場景下的OCR識(shí)別類型及方法

首先關(guān)注一個(gè)核心問題：什么場景下的OCR識(shí)別需求分別對(duì)應(yīng)選擇什么型號(hào)智能相機(jī)，以及是否需要深度學(xué)習(xí)？

一、字符識(shí)別

對(duì)于一些產(chǎn)線產(chǎn)品位置固定，OCR 特征清晰明顯，對(duì)比度高、背景簡單的字符，可以通過傳統(tǒng)方式即閾值分割的形式進(jìn)行讀取的需求，相機(jī)字符識(shí)別自帶的模型可以應(yīng)對(duì) 現(xiàn)場如點(diǎn)陣、刻蝕、壓印出來的字符。自帶的模型內(nèi)部已經(jīng)訓(xùn)練了幾百萬張樣本，基本涵蓋了絕大部分應(yīng)用場景。

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二、特征匹配（位置修正）+字符識(shí)別

對(duì)于一些產(chǎn)品在視野內(nèi)可能位置會(huì)變動(dòng)、產(chǎn)品位置不固定但前景和背景灰度差較大、干擾較少的實(shí)際場景，可以開啟位置修正對(duì)字符識(shí)別進(jìn)行輔助定位，來保證產(chǎn)品移動(dòng)、旋轉(zhuǎn)等各種情況下都可以定位到要識(shí)別的字符。

注：開啟位置修正后，需保證模板區(qū)域始終在相機(jī)視野內(nèi)，否則特征匹配不到會(huì)持續(xù)NG。

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三、DL 字符識(shí)別

在一些字符形態(tài)大小不統(tǒng)一，對(duì)比度低，背景存在干擾，字符粘連，畸變等場景，傳統(tǒng)方法效果一般，這個(gè)時(shí)候可以用到深度學(xué)習(xí)，在常見行業(yè)如，食藥品包裝，電子行業(yè)，煙草行業(yè)薄膜，半導(dǎo)體晶源等等已經(jīng)實(shí)現(xiàn)全行業(yè)覆蓋，不需要進(jìn)行過多的模型訓(xùn)練，就可以實(shí)現(xiàn)字符的高效識(shí)別檢測(cè)，準(zhǔn)確率基本在三個(gè)九以上。

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四、DL字符定位+DL字符識(shí)別
在很多實(shí)際的OCR檢測(cè)需求中，字符位置不固定，字符大小不統(tǒng)一，甚至一些需求僅檢測(cè)視野內(nèi)某個(gè)特定區(qū)域內(nèi)的字符，應(yīng)對(duì)這類情況，往往需要深度學(xué)習(xí)定位和深度學(xué)習(xí)識(shí)別搭配起來使用，提高準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性達(dá)到預(yù)期效果。

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食品行業(yè)噴墨會(huì)導(dǎo)致字符大小、深淺、形態(tài)和位置都會(huì)有變化，傳統(tǒng)方法無法準(zhǔn)確定位到字符，引入深度學(xué)習(xí)定位和深度學(xué)習(xí)識(shí)別有效解決難題。

面對(duì)僅檢測(cè)紅框內(nèi)字符（出界即NG）的實(shí)際需求，傳統(tǒng)算法模塊無法實(shí)現(xiàn)檢測(cè)需求，引入深度學(xué)習(xí)定位進(jìn)行輔助，定位框框選目標(biāo)區(qū)域，搭配出界過濾使能完美解決應(yīng)用難點(diǎn)。

外包裝行業(yè)需要對(duì)箱體噴墨進(jìn)行OCR識(shí)別，字符位數(shù)、長短、大小、位置及拍照距離都存在變化，且應(yīng)對(duì)字符分段、噴墨深淺不一、存在劃痕等干擾，深度學(xué)習(xí)都可以穩(wěn)定定位并識(shí)別。

OCR識(shí)別仍然是智能相機(jī)的主要應(yīng)用方向之一，關(guān)于OCR識(shí)別的優(yōu)化和更新也是智能相機(jī)的重點(diǎn)迭代方向，智能相機(jī)會(huì)結(jié)合市場需求和建議不斷優(yōu)化算法庫以適應(yīng)并解決愈發(fā)多樣性的檢測(cè)場景和任務(wù)

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