文本是人類最重要的信息來源之一，自然場景中充滿了形形色色的文字符號。光學字符識別(OCR)相信大家都不陌生。
而工業場景的圖像文字識別更加復雜，OCR出現在很多不同的場合，對某些特殊的表面、產品整體上的字符進行光學識別，方便信息比對和字符噴印的糾錯，為生產提供數據支撐:當檢測字符漏噴碼、噴碼缺失、數據有誤等情況時，系統發出信號給剔除裝置剔除處理或報警提示
本期小明就來分享一下明治傳感在3C行業充電頭上的OCR識別解決方案
應用場景
檢測需求包括輪廓定位、絲印檢測、字符識別、二維碼識別。
絲印時由激光刻印，相機等硬件不能直接安裝在下方，需要根據激光波長定制折射透鏡
在識別出字符和二維碼的數據后，需要對其和標準數據庫中的字符數據和二維碼數據進行比對，保證鐳雕的準確性
解決方案
1、采用高精度的定位算法，為后續的絲印檢測提供精確的的位置坐標
2、通過差分算法檢測字符缺陷，保證字符等信息的完整性及外觀缺陷
3、采用深度學習算法，對表面的字符信息進行OCR識別，準確率>99.5%
方案流程
OCR 識別技術主要依賴于圖像處理和模式識別算法，通過捕捉文檔中的字符特征，如筆畫、形狀、大小、間距等，與預設的字符庫進行比對，從而識別出相應的文字信息。需要經歷以下幾個流程：
1、圖像采集
使用高分辨率的工業相機或智能手機攝像頭拍攝充電頭的圖像。
需要確保拍攝環境光照均勻，充電頭表面清潔無遮擋。
2、圖像預處理
對采集的圖像進行二值化、去噪、對比度增強等預處理操作，以提高后續識別的準確性。
可以通過軟件算法或圖像處理庫（如OpenCV）實現圖像預處理。
3、區域定位
通過模板匹配、邊緣檢測等算法，定位到充電頭上需要識別的字符或標識所在的區域。
這一步驟可以確保后續OCR識別的準確性，并減少不必要的計算量。
4、OCR識別
對定位到的區域進行字符識別。
可以根據圖像中的像素信息，將字符轉換為可編輯和可搜索的文本。
絲印檢測、字符提取
5、結果輸出
將OCR識別的結果以文本形式輸出，可以保存到數據庫、文件或展示在用戶界面上。
同時，可以對識別結果進行驗證和校驗，以確保數據的準確性和可靠性。
