OCR光学字符识别-机器视觉检测应用-字符检测

　　关键词：字符检测/OCR/机器视觉检测应用/视觉检测/表面瑕疵检测/划痕检测

　　描述：根据目的，字符检测可分为“刻印有无”、“刻印品质”、“字符核对（OCV：Optical Character Verification）”、“字符识别（OCR：Optical Character Recognition）”等。

　　生活当中，到处都可以见到与印刷字符有关的产品。比如：键盘上的字符，衣物上的标签字符，电器上的字符等等。而这些产品的外观由于字符在印刷时产生的一些瑕疵，如字符拉丝、移位、多墨、缺失、漏印等字符印制不良就会引起客户对厂商的投诉。

　　字符检测的基础

　　上述字符检测包含了各种类型，其基本模式，就是从拍摄的图像中逐一切割字符，将其与已注册的字库作对比，进行字符识别。

　　ocr识别技术的工作过程可以分为以下几个步骤：

　　1、图像输入：进行图像识别，首先采集的图像可以是名片、身份证、护照、驾照、驾照、公文、证件等，然后输入图像到识别核心。

　　2、图像预处理：这个过程包括二值化（将图像上像素的灰度值设置为0或255），即使整个图像只呈现黑白视觉效果）、去噪、倾斜校正等。

　　3、布局分析：将要识别的文件进行拆分和存储。

　　4、字符切割：此时需要定位切割字符，定位字符串的边界，然后单独切割字符串，单段分割后再做识别。

　　5、特征提取：提取字符特征，为后续识别提供依据。

　　6、字符识别：使用模板粗分类和模板精匹配，从当前字符中提取的特征向量用于识别特征模板库中的字符。

　　7、排版回复：根据原版对识别结果进行排版，输出Word或pdf格式的文档。

　　8、后处理修正：根据实际情况，也就是通过特定语言上下文的关系来修正识别结果的一种算法。

　　机器视觉检测技术在字符识别检测应用：

　　1、一维码、二维码、OCR/OCV字符视觉检测；

　　2、瓶盖字符视觉检测；

　　3、手机壳字符检测；

　　4、包装字符/标签视觉检测；

　　5、动力电池外观字符检测；

　　6、PCB线路板字符码读取检测；

　　7、卡片字符视觉检测、表面字符识别视觉检测；

　　8、电子电容丝印检测、电子元器件视觉检测；

　　9、半导体晶片上的字符与条码；

　　10、汽车制造业零件编码，符号；

　　11、印刷包装厂，食品、饮料、医药和消费类商品包装上的标签视觉检测。