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基于机器视觉的标签OCR字符识别

时间:2015-03-07来源:机器视觉论坛chinamv.org 作者:机器视觉商城 点击:

基于机器视觉的标签OCR字符识别

比较理想的标签字符
比较理想的标签字符
有磨损的标签字符
有磨损的标签字符
字符识别本身其实是一个很宽的内容,其可以识别许多常规的字符、符号,但是对于有些情况,也确实是不好处理,如上图2中的磨损,以及其它的如连字、重叠、缺口等,都会造成字符识别错误或识别不到的情况。
 

机器视觉光源

对于光源来讲,这类产品比较好处理,因为字符是白色的,而背景是黑色的,因此基本上所有的光源都可以得到黑白对比明显的特征。主要考虑一下照明的均匀性。这里可以使用条形光源、环形光源、四面可调光源、四面无影光源等。
 

工业相机

根据标签的大小,使用相机分辨率也会不一样。标签越大,字越小,则分辨率要求越高。
 

工业镜头

一般使用CCTV镜头即可满足要求。
 

图像处理算法

此处优先肯定是使用OCR字符识别,另外也可以考虑使用分类、模式匹配等方法。不过就如开始时讲到的,对于OCR方法,磨损、重叠、缺口都有可能会引起误判。分类可解决一定的重叠、缺口,不过其精度也不高。模式匹配也可以应对一些重叠、缺口,同样他的精度不高。
 

机器视觉项目实现难度

★★~★★★★★
 
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