應用背景

OCR字符識別，是指對部件或產品上刻印的字符進行確認、辨別、判定的檢測識別。此項技術目前已廣泛應用于工業自動化生產的產品質量管理環節當中，企業通過為機器視覺檢測設備安裝OCR系統，快速完成對產品生產日期、保質期、生產批號、條碼等字符信息的檢測，從而更好地進行產品管理和追溯。

應用現狀

作為機器視覺的典型應用方向，OCR的工作原理即為：通過工業相機、工業鏡頭拍攝字符圖像，運用機器視覺軟件進行相應處理分析，判定被檢產品是否合格，并輸出檢測結果和相應信號。

這其中，軟件處理環節才是OCR技術真正的“用武之地”。常規的技術處理流程為：

背景圖像處理——字符切割——字符注冊——字符識別與判斷——結果輸出。

實際的工業應用中，軟件的處理過程都會在短時間內完成。但由于字符組合的復雜性、字符印刷材質的多樣性、以及生產過程中產生的多類字符缺損，為了保證字符識別的精準度，就需要在軟件系統中進行大量的標注訓練和調參工作，這在一定程度上增加了軟件使用的復雜度，拉長了落地投產時間。

尤其在物流行業發展快速，電商全面覆蓋的今天，產品SKU的極大豐富，生產效率要求的進一步提高，OCR的處理速度也就相應的需要新的技術進行升級。

新功能介紹

VisionBank AI智能字符識別功能

簡單，創造無限可能

針對以上行業發展趨勢和客戶需求洞察，維視智造技術研發團隊于近期成功迭代了維視VisionBank AI通用智能視覺開發平臺中的OCR功能，上線【深度通用字符識別模塊】。該模塊在VisionBank AI的高效架構之上，延續了操作簡單的圖形化開發方式，基于深度學習算法的技術加持，將為用戶帶來更智能、更便捷的使用體驗：

01

無需調整參數

在字符識別過程中，當字體的分割參數和圖像不匹配時，將無法呈現良好的識別效果，通常的解決方法就是進行調參，反復測試直至效果達到最佳。VisionBank AI此次上線的深度通用字符識別功能模塊，可實現智能參數自適應，免去了耗時耗力的調參工作；

02

無需登錄字體庫

傳統的算法識別，需要登錄每個字符的模型，以保證字符的準確識別，VisionBank AI的深度通用字符識別功能模塊則可輕松免去這一步操作；

03

無需深度學習訓練

對于復雜的場景，使用深度學習字符識別時，往往需要大量的字符樣本訓練。而VisionBank AI的深度通用字符識別的強大技術能力，只需拖拉一個模塊即可實現字符的直接識別；

04

多字符類型識別

VisionBank AI深度通用字符識別功能模塊目前已可對數字、字母（大小寫）、符號、漢字、日語等多種字符類型完成一步識別；

05

全場景兼容

該功能模塊可滿足幾乎全場景的使用，兼容各種復雜的應用場景，可對快消、零售、醫藥、機械制造等所有行業中涉及包裝編碼檢測的場景提質增效。

部分應用案例

維視智造股份

（軟件操作實況演示）

VisionBank AI的此次的OCR功能更新，除新增深度通用字符識別模塊之外，還同步增加了【通用讀碼】模塊，包含31種碼制，條碼、二維碼均可使用，進一步升級了VisionBank AI在識別場景中的通用能力。

關于VisionBank AI

VisionBank AI是維視智造面向工業4.0時代，打造的”工業視覺檢測大腦“。作為一款擁有近20年技術積累，傳統算法融合深度學習的通用智能視覺開發平臺，VisionBank AI具備“應用簡單、穩定高效、深入場景、快速迭代”四大優勢，可為機器視覺賦予更強大的類人腦能力。

平臺基于極簡的系統架構，及通用易操作的三大算法模塊（傳統算法&基礎工具模塊、深度學習算法模塊及光度立體算法模塊），可幫助企業在實現各類設備視覺功能研發的同時，優化平臺成本，做到“0漏檢”，從而有效提升生產效率和管理水平，實現生產的數字化、智能化升級。

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