字符缺陷检测设备-印刷字符缺陷检测-机器视觉字符检测设备

　　关键词：自动化CCD视觉检测设备、印刷字符缺陷检测、OCR字符检测设备、机器视觉字符检测、机器视觉检测解决方案、字符检测系统、字符缺陷检测、喷码字符检测、包装日期字符检测

　　描述：在实际的应用环节发现,终端客户对字符缺陷的需求要大于字符识别的需求,实际的喷码过程中,喷码错误的可能性非常低,往往会有设备异常导致的喷码缺陷,这类缺陷是客户需要剔除的,深度学习通过机器视觉字符检测设备可以很轻松的对字符喷码标签等二维码检测识别。

　　光学字符验证简称OCV，是一种用于检查光学字符识别（OCR）字符串的打印或标记质量并确认其易辨识性的机器视觉软件工具。该技术除了可以检查所呈现的字符串内容是否正确，还可检查字符串质量、对比度和清晰度，并对品质不合格的样品进行标记或剔除，常用于各种电子元器件、手机键盘、食品医药外包装等物品表面上印刷或雕刻的字符进行识别和检测，常见字符包括数字、英文字母、符号、汉字等。

　　OCR字符检测，是指对部件或产品上印刷的字符进行确认、辨别、判定的检测。但由于产品型号众多，商标丝印各不相同，且该类缺陷类型多样、产品成像角度不稳定。所以，OCR字符检测对于正确打光、工业相机的相对位置、被检测部件、复杂的机器视觉算法等要求非常高。

　　OCR字符检测可分为三大类：

　　1、错印：

　　检测印刷内容与标准内容的信息是否一致，是否有字母缺少，条形码等信息是否准确无误可扫描，印刷位置是否错误等；

　　2、漏印：

　　检测印刷内容是否在部件或产品上印刷准确；

　　3、叠印：

　　检测印刷内容是否重复印刷，导致信息重叠模糊不清。

　　在以上场景中，机器视觉检测系统能够提供非接触、无损伤的全自动检测方法，从而对部件或产品表面的印刷内容进行更高效的OCR字符有无缺陷检测，并解决复杂背景下识别难度高的问题。此外，机器视觉检测系统的识别准确率和识别速度还能够满足绝大部分检测场景的需求。

　　由于机器视觉技术能够帮助生产线，实现大量产品印刷信息的快速获取，而且易于自动剔除缺陷产品。因此，在现代自动化生产过程中，机器视觉检测系统广泛用于字符质检环节，大幅提升部件和产品的印刷质量。

　　深度学习高效识别OCR类型

　　近年来，OCR在各行业应用广泛，如在食品行业中，可以通过印刷的二维码进行产品相关信息与价格的查询；在医药行业中，可以通过印制信息了解药品使用说明以及生产日期等内容；在半导体行业中，可以通过半导体晶片上的字符与条码得到每块晶片的具体信息内容等等。

　　这些应用只是OCR在各行业应用中的一部分，未来它的应用范围会更加广泛。所以，机器视觉检测系统可以很方便的进行OCR字符缺陷检测很有必要。

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