机器视觉在OCR(字符识别)检测中的应用

网友投稿 332 2024-02-07


目前,对印刷品的检测工作一般采用人工方法进行质量检测,然后再由工作人员将成品和次品进行分类堆放。这样一来,不仅增加了工作人员的劳动强度,而且检测质量也难以得到保障。其次,则是效率低下,浪费时间成本。

机器视觉在OCR(字符识别)检测中的应用

印品质量自动检测系统满足印刷企业对于产品质量控制的需求。系统采用自主研发的表面缺陷检测、色彩测量、快速建模等核心算法,广泛适用于包装印刷、标签印刷、商业印刷质量在线检测和印后终检。机器视觉用于印刷、包装行业中的质量检测,其基本的工作原理是用摄像机拍摄(采集)印刷品上的图像,在计算机中与该印品的标准图像(模板)相匹配比较,如果发现差异并超出设定的公差范围,即判定为不合格产品。

机器视觉OCR字符视觉检测系统的功能特性

1、检测条码/字符印刷缺陷、完整度;

2、检测条码/字符的对错、是否漏印;

3、检测物体的方向是否正确;

4、静态或动态检测;

5、OK/NG产品系统输出相应控制信号。

对印刷表面字符的漏印、对错、缺陷、有无、偏移度等进行识别检测,判定被检产品是否合格,并输出检测结果和相应信号。

机器视觉OCR字符视觉检测系统的优势:

1、节约人工成本

2、高效,精准,彻底解决人眼疲劳产生的误判

3、减少客户投诉率

4、长时间稳定工作

5、降低物料损耗

6、识别率高

7、可检测各种码制的数字与条码

8、报表输出,数据存储,以便不良品分析

机器视觉OCR字符视觉检测系统的应用范围:

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、卡片字符视觉检测、表面字符识别视觉检测;

6、电子电容丝印检测、电子元器件视觉检测;

7、半导体晶片上的字符与条码;

8、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;

9、激光镭雕、喷码、打标字符视觉检测等;

10、汽车制造业零件编码,符号。

编辑:fqj

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