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药盒批号字符有无错漏视觉检测
视频解说
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药盒批号字符有无错漏视觉检测B站
OCR光学字符识别在机器视觉行业中是比较常见的一种应用。需要检测的产品可能也五花八门。本方案中介绍的是药盒上的批号、生产日期、有效期、序列号等相关的字符识别。字符本身是印刷出来的，对比度比较高，均匀性也好，字符的间距等都比较大，所以实现起来就比较容易。当然，对于OCR来说，也有一些难搞的项目，特别是一些复杂背景上的喷码字符、一些钢印的字符因为受力或某些原因造成的字符不均匀，部分信息丢失的情况，如3和5、6和8等容易造成混淆，这种对于传统的OCR算法就比较考验工程师了。现在也一些深度学习的方法，能提高识别的准确率。但是如果本身丢失了很多信息，连人眼都无法识别出来具体是什么字符时，那软件算法肯定也是无能为力的。
药盒批号字符有无错漏视觉检测
机器视觉光源
这里的字符是一排的，范围相对来说还是比较宽的。所以考虑使用条形光源。如果要想均匀性好，那么使用两个条形光源对射即可。其实使用一个条形光源应该也可以，因为字符本身所在的高度范围是比较小的，通常都比一个光源的发光面积要小。当然，如果要考虑整个图像范围内旋转产品，在任意角度位置都有可能出现字符的话，那还是要考虑4个方向都放置条形光源，或使用四面可调光源。当然，使用环形光源也可以，不过内径要比较大一点，字符所有在区域都已经占了70mm了。实际拍摄的视野差不多有100*80mm。考虑使用条形光源SHI-BLM14738-W或环形光源SHI-RLM18030-W：
SHI-BLM14738-W
SHI-RLM18030-W
光源控制器
使用的是条形光源10W左右，环形光源的功率30W左右，所以考虑使用常规的模拟控制器即可。看具体使用多少个光源，如果是4个条形光源，那就考虑SHI-APSM2460-4CH；如果是一个环形光源，可以考虑SHGI-APSM2430-2CH：
SHI-APSM2460-4CH
SHI-APSM2430-2CH
工业相机
单个字符相对比较小，只有几毫米的样子，整个FOV范围则要考虑100mm左右，考虑处理速度、测量精度，可以考虑500万像素级别工业相机。如果是固定位置的，那就可以考虑卷帘CMOS的相机，如MER2-507-23GM这样的，节约成本；如果是传送带等运动拍摄的，则需要使用全局CMOS或CCD的芯片，可以考虑MER2-503-23GM这样500万级别的工业相机。
MER2-503-23GM
工业镜头
拍摄范围比较大，有100*80mm左右，那么使用常规的FA镜头即可。如SHI-C2516FFW：
SHI-C2516FFW
图像处理算法
图像处理算法在本方案中相对比较简单，可以考虑模式匹配或OCR字符识别。当然这里只是因为本方案的字符对比度高，均匀性好，所以图像处理起来比较简单。如果遇到一些难处理的字符识别，还是要多考虑考虑图像处理的方法的。有些OCR相关的案子，并不是很好成功。
模式匹配字符
OCR字符识别
机器视觉项目实现难度
★★
照明相对很容易。图像处理也并不复杂。对于本方案中的产品处理起来比较简单，其他的OCR识别并不一定就简单。