基于AI机器视觉平台的多领域字符检测方案 - 字符检测 | 工业自动化检测 | OCR模型

友思特基于AI机器视觉平台的多领域字符检测方案

支持不同目标产品背景、图像类型、应用领域及各种复杂环境下的高效字符检测

基于AI实现可广泛应用的字符检测视觉方案

字符检测技术越来越重要

在当今的生活和工业环境中，字符检测技术逐渐成为不可或缺的一部分。无论是在日常生活中对文档的自动识别，还是在工业生产线上的智能化检测，准确提取和解析字符信息至关重要

这项技术的实施面临诸多挑战

首先，字符的多样性和变异性，如不同的字体、排版和手写体，导致识别过程的复杂性和易错性。其次，实际应用中常见的数据噪声和格式不规范问题会影响检测的准确性。最后，大规模数据处理对实时性能提出了严格要求，这对系统的处理能力带来了挑战。

利用深度学习技术实现各种复杂项目中的字符检测

为了解决这些难题，友思特基于AI机器视觉平台Neuro-T的OCR（光学字符识别）模型，推出了一套可广泛应用的字符检测视觉方案。该方案利用深度学习技术，训练强大的模型并优化其算法，结合前沿的传统图像处理技术，实现了在各种复杂环境下的高效字符检测。这不仅为日常生活提供了便利，也为工业应用提供了坚实的技术支持。

解锁无数新的应用可能

该方案应用范围广泛，利用深度学习技术，支持不同目标产品背景、图像类型、应用领域及各种复杂环境下的高效字符检测，为各行各业的项目应用提供了坚实的技术支持。

友思特 Neuro-T 支持的深度学习模型类型

1.分类

2.实例分割

3.目标检测

4.OCR（字符识别）

5.旋转

6.GAN（对抗生成网络）

1.异常分类

2.异常分割

方案优势

实拍案例

金属工件表面通过物理或化学反应形成的凹陷字样的字符检测需求。
由于字符内容与背景无明显颜色差异，需要搭配一定的光源进行打光来凸显字符内容的轮廓，再行调用OCR模型进行字符检测。

检测医疗袋装溶媒上面的字符，并使用正则匹配的方式，从中提取出溶媒种类、容量、浓度等信息传输至上位机。

物流纸箱位于传送带上实时传送，架设iDS相机进行实时动态拍摄并返回上位机字符识别结果。由于纸箱粗糙表面存在噪点对字符识别造成干扰，且字符印刷颜色较浅，
直接识别存在一定难度，因此采用灰度化、Gamma校正、提高全局对比度、二值化、高通滤波和开运算等一系列图像处理操作，得到的图像再调用OCR模型进行检测，返回检测结果。