印刷喷码字符识别,数段字符识别:易拉罐底字符识别-字符检测

　　关键词：饮料瓶身贴标/瓶盖/液位/OCR字符识别/缺陷机器视觉检测方案、瓶底喷码字符有无视觉检测、易拉罐底字符检测、印刷喷码字符识别,数段字符识别:易拉罐底字符识别

　　描述：玻璃瓶底瑕疵图像检测剔除方法,包括:将待检测玻璃瓶放置在生产线上,对瓶底进行清洁后采集待检测玻璃瓶的瓶底检测，在生产线上安装OCR字符视觉检测系统；瓶底打码后，通过触发机器视觉传感器拍摄标签图片送入系统，系统对图片进行提取分析并和设定的比较得知瓶底喷码有无漏喷等检测识别。

　　在食品，药品及日用化学品等领域，有很大一部分产品采用瓶装容器来盛放产品。企业通常使用喷码机将产品的批号、生产日期、保质期等喷印在瓶底部位。喷码机受自身性能、机械振动等因素的影响，可能会出现多种缺陷，如字符的缺印、漏印、错印等，以上的质量问题会对企业的品牌形象及信誉产生影响。

　　传统的喷码字符检测采用人工全检，人工检测的工作效率低、工作强度大且容易因人眼疲劳等因素产生人为误差出现漏检、误检的情况。因此人工检测的方式已经不适应当下制造业自动化、信息化的发展趋势，基于机器视觉的字符识别算法则可以解决人工检测效率低，成本高和误差大的缺点，具有广泛的市场需求和较高的研究价值。

　　OCR字符日期识别要求

　　针对瓶装产品设计基于机器视觉技术的瓶底字符识别算法，瓶底字符识别的难点在于瓶底的旋转姿态不定，致使识别的准确率难以保证，因此在字符识别之前必须对瓶底字符进行姿态矫正，使字符水平排列。

　　收集瓶体喷码字符数据（拍摄罐装饮料、调料等图像），类似下图中

　　样本，角度不定，多行，每行含有英文字符、数字和特殊符号（：等）。

　　设计算法，包括：图像预处理模块，字符定位模块，字符分割模块和字符识别模块。图像预处理模块用于对读取的图像进行便于操作的预先处理；字符定位模块用于将字符区域与背景区分开；字符分割模块用于将提取出的字符区域内的字符单独分割并排序；字符识别模块用于识别分割出的字符并显示。

　　设计针对瓶底图像字符分类器的训练程序，用于训练专属的分类器，进一步提高瓶底字符识别算法的准确率。

　　原理

　　Halcon已广泛应用于光学字符识别（OCR），利用Halcon中自带的工业字符识别模型可以实现多种字体的文本识别。罐装瓶底喷码字符多使用点式打印机，除使用自带的字符模型外可以根据样本进行训练，以此来提高识别准确率。

　　使用Halcon进行字符识别时，首先要获取水平排列的字符，分割出单个字符区域，然后再读取OCR分类器实现字符分类。

　　针对倾斜的文本，可以先进行仿射变换使其水平排列，不用考虑文本是否倒置。识别完成后对结果进行校验，如果识别结果符合逻辑，认为结果正确，否则认为文本倒置，调整后再进行识别，最后输出识别结果。

　　在实验时，待识别的图像应保证目标区域居中，即罐底应位于图片中央。图片大小一致，具有相同的长宽尺寸。在有条件的情况下，可以使用专业的检测平台获取罐底图像，拍摄时光照均匀且无明显阴影与遮盖，保证图片质量。

　　图片要求

　　1.目标居中，罐底圆形位于图片中央；

　　2.图片大小一致，长宽尺寸相同（正方形）；

　　3.多角度可随意旋转（对字符而言）；

　　4.拍摄时光照均匀无明显阴影与遮盖。

　　运行结果

　　1、输入图像文本水平排列时的样本图像与识别结果：

　　2、输入图像文本倾斜排列时的样本图像与识别结果：

　　3、裁剪ROI区域后图像：

　　4、仿射变换后得到的字符区域：

　　生产日期及生产批号是一个产品必不缺少的一部分，喷码的漏喷、喷码的信息不全及喷码错误等对企业品牌形象影响极大。机器视觉检测技术作为先进的检测手段，具有快速、准确和可靠等优点，有利于提高企业的生产效率和自动化程度，提高包装检测水平。本文由“文心一言”拓展整理

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