明治案例 | 智能手机充电头OCR精准识别

2024-06-11 15:08:54

文本是人类最重要的信息来源之一,自然场景中充满了形形色色的文字符号。光学字符识别(OCR)相信大家都不陌生。

 

 

而工业场景的图像文字识别更加复杂,OCR出现在很多不同的场合,对某些特殊的表面、产品整体上的字符进行光学识别,方便信息比对和字符喷印的纠错,为生产提供数据支撑:当检测字符漏喷码、喷码缺失、数据有误等情况时,系统发出信号给剔除装置剔除处理或报警提示

 

本期小明就来分享一下明治传感在3C行业充电头上的OCR识别解决方案

 

应用场景

 

 

🔸 检测需求包括轮廓定位、丝印检测、字符识别、二维码识别。

🔸 丝印时由激光刻印,相机等硬件不能直接安装在下方,需要根据激光波长定制折射透镜

🔸 在识别出字符和二维码的数据后,需要对其和标准数据库中的字符数据和二维码数据进行比对,保证镭雕的准确性

 

解决方案

 

1、采用高精度的定位算法,为后续的丝印检测提供精确的的位置坐标

2、通过差分算法检测字符缺陷,保证字符等信息的完整性及外观缺陷

3、采用深度学习算法,对表面的字符信息进行OCR识别,准确率>99.5%

 

 

方案流程

OCR 识别技术主要依赖于图像处理和模式识别算法,通过捕捉文档中的字符特征,如笔画、形状、大小、间距等,与预设的字符库进行比对,从而识别出相应的文字信息。需要经历以下几个流程:

1、图像采集

使用高分辨率的工业相机或智能手机摄像头拍摄充电头的图像。

需要确保拍摄环境光照均匀,充电头表面清洁无遮挡。

 

 

2、图像预处理

对采集的图像进行二值化、去噪、对比度增强等预处理操作,以提高后续识别的准确性。

可以通过软件算法或图像处理库(如OpenCV)实现图像预处理。

 

3、区域定位

通过模板匹配、边缘检测等算法,定位到充电头上需要识别的字符或标识所在的区域。

这一步骤可以确保后续OCR识别的准确性,并减少不必要的计算量。

 

4、OCR识别

对定位到的区域进行字符识别。

可以根据图像中的像素信息,将字符转换为可编辑和可搜索的文本。

 

 

丝印检测、字符提取

 

5、结果输出

将OCR识别的结果以文本形式输出,可以保存到数据库、文件或展示在用户界面上。

同时,可以对识别结果进行验证和校验,以确保数据的准确性和可靠性。

 

深圳市志奋领有限公司是工业级光电技术和AI传感专家,国家专精特新小巨人企业,明治传感AKUSENSE和明治传感器MEIJIDENKI是旗下的全资品牌。聚焦精密定位、位移测量、AI图像识别、工业智能传感以及区域安全方案,超70个国家的20000家制造商、供应商和集成商选择了我们的产品。

这里汇聚了一批业界资深的科学家和工程师,以志奋领精神重新定义“中国制造”新高度,每一次的创新都在践行感焕万物的理想,每一次的应用都是焕然新生的智造新体验。

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