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浅析机器视觉字符识别检测技术

Date:2013-12-18 Source:三姆森科技
 在全球加工行业中,中国可谓制造业大国,被称为“世界工厂”。随着全球化竞争剧烈,中国制造业取得了长足的发展。但是,精美的设计、复杂的工艺、严格的质量,给加工厂的生产带来巨大的挑战。减少废品的生成,提高质量控制能力,成为加工行业面临的一个重要课题。

  当前,工业产品种类繁多,应用广泛,与人们的生活息息相关,其中很大一部分包含文字信息。比如空调遥控器、手机键盘和屏幕、汽车、摩托车仪表板,机动车牌照识别、汽车保险丝,印刷包装,食品包装,人民币编号等。所有这些产品上都有字符,而字符在自动化印刷或生产过程中都可能带入缺陷,导致次品的产生。

  在此形势下,根据行业需要,针对国内制造业设计精美、工艺复杂、质量要求严格的特点,机器视觉字符识别检测技术应运而生。

  目前,随着计算机与机器视觉技术的迅速发展,机器视觉字符识别检测(OCR&OCV)技术在全球得到了迅速的发展。由于全自动机器视觉字符识别检测技术不但克服了人工检测方法的缺点,而且具有检测识别速度快、精度高等、检测结果可靠、稳定等优越性,因此越来越多的加工厂开始引进全自动字符识别检测系统。目前,该系统已经成功应用于芯片制造、AOI、食品等领域的质量检测中。下图是典型的字符工业产品中自动识别产品编号的示例。

 

 

  机器视觉字符识别检测系统采用先进的图像视觉检测技术,实现对高速运动的工业产品进行实时全面的质量检测。当系统配备一台高性能工业数字摄像机,摄像机采集工业品表面图像,并将图像数据传送到图像处理系统时,图像处理系统对每幅图像进行预处理、提取字符区域,并对字符区域进行识别,则输出废品报警信息和控制信号,由机械系统剔除废品或者进行分类。

  在机器视觉字符识别检测系统中,能够准确识别字符区域并识别是整个系统的核心。目前其应用领域主要涉及以下几方面:

  1、医疗方面:检测药品的商标,生产日期,产品批号;

  2、半导体方面:验证晶圆和IC的包装代码;

  3、机器制造:控制印有字符的机器零件的质量;

  4、物流:分类,跟踪邮件和包裹;

  5、汽车:读取汽车零件上的字符和数字。


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