字符检测/OCR

字符检测，是指对部件或产品上刻印的字符进行确认、辨别、判定的检测。这项又称为刻印检测的技术，被运用在各类场合🍰。

读取检测刻印在金属上的QR码（二维码）
产品编号及型号的字符检测
食品容器的保质期判定等

🃏为了便于管理，部件及产品上附带了保质期及产品编号等信息，但如果不能对其进行正确的读取ꦗ、辨别/判定、积累/管理，就显得毫无意义。对此，近年来，从拍摄图像数据中切割字符，并对其实施辨别、判定的字符检测技术正在逐步普及。下面将就被称为OCR（Optical Character Recognition）的字符认证和名为OCV（Optical Character Verification）的字符核对基础知识，以及字符检测的基本原理进行介绍。

通过图像读取保质期等字符，字符检测/OCR的基本原理

导入视觉系统的优点

诸如食品/医药品保质期、生产现场的组装部件编号，以及其他下单接单管理等中的字🎐符串，是不可或缺的重要组成部分。这些字符串对管理而言非常重要，但也会让管理变得费时费力。

例如，假设以手写账本的形式🐎，进行下单接单及库存数管理。手写管理可能存在𝔍错记、漏记的情况，一旦遗失账本，还可能丢失下单接单及库存数数据。

除了避免人为错误外，为了达到切💛实管理、削减工时及成本的目的，客户对视觉系统的需求越来越高。通过用视觉系统系统替换人工实施的字符识别、辨别、管理，可以带来以下优点。

避免错记、漏记账本

字符检测将拍摄的字符与事先注册的字库（字符字体库）进行比对，将对象识别为形状相近的字符。将该字符与判定字符串进行核对，꧟输出最终检测是否合格的结果。输出的判定结果，可以被积累到服务器等位置。这样就可以防止错记、漏记手写账本等情况的发生。

可实现准确的信息管理

利用视觉系统技术的字符检测，可以将识别的字💫符信息写入到服务器等位置，不必再担心发生错记等。字符数较多的产品编号等也容易发生错记，通过信息数字化，可以预先防范问题的发生。

此外，全面实施产品编号等信息管理后，即便发生了不良品流出、召回等问题，也能对相应部件及产品进行追踪和快速回收。还能追溯查明存在问题的工序，有利于改进业务。这种切实有效的信息管理，还能有效确ꦰ保可追溯性。

可以同时读取条码和二维码

近年来，商品管理中开始运用条码和二维码（2D条码）。对于单纯的条码和二维码，可以用条码读码器和条形码读码器进行读取。但条码/二维码和保质期被同时记载在标签上ཧ的情况也很多。字符检测也能够同时识别条码和字符。能够对过去只能个别读取💝的内容进行统一读取及管理，效率很高。

以最少的工时实现全品检测

为了预防不良品的流出，全品检🃏测是有效的手段，但目视字符检测不仅费时费力，还存在“漏检”的风险。只要运用视觉系统，就能在线上实施确切的字符检测，同时实现品质保障和人工费削减。可以消除检测工序中的成品率，非常有效地提高生产效率。

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字符检测的基础

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。

刻印有无

用于检测有无刻印的检测。
刻印品质

用于检测无法读取的字符的检测。
字符核对（OCV）

用于比较刻印字符与判定字符串，并判定合格与否的检测。
字符识别（OCR）

读取刻印的字符，以核对或控制为目的，向外部输出的检测。

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。

1.切割字符

在运行过程中,也能够通过波形 ♈ 显示确认字符及行的切割状态。

从拍摄的图像数据中逐一切割字符。

2.与字库进行核对

切割出的结果,能够以字符串的形式直接注册

字库注册示例

字符图像被自动分配注册为作为字符串输入的字符种类。还能够同时注册“ - (连字号)” 等符号

核对切割的字符和注册的字符，确定字符。

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提升识别精度的方法

过去字符识别的低精度曾受到诟病，现在随着各类技术的革新，字符识别的精度实现了飞跃性的提升。

注册辅助图形

通过对单个字符注册多个图形，提升识别稳定性。将各类字体作为辅助图形注册，可以防止因字🉐体不同导致的识别错误。

虽然被识别为A，但在第2个字符以后，表示读取品质的“识别度”，因字体变化而降低 — 各字符在字库中只注册了一个图形时

对于A，将实际拍摄的字体作为辅助图形，进行追加注册即使字体发生变化，识别度均为99 — 对单个字符注册了多种字体时

自动贴合切割

在切割字符时，自动调节🌳到合适切割状态的微调处理，被称为“自动贴合切割”。在补正每个字符的细微变化后进行核对，提高了识别度。

自动贴合切割无

切割范围一致,一旦字符高度发生变化,识别度就会降低

自动贴合切割有

根据字符高度,对切割范围进行个别微调,识别度稳定

预处理功能

刻印部分背景含有图案或是容易发生反射的金属时，字符检测的精度可能会降低。对于这种难以读取的🌜情况，通过搭配使用预处理功能，就能实现稳定的字符检测。

检测食品容器上的保质期

常规的灰度处理图像受背🦂景影响,字符切割不稳定。

CV-5000的颜色浓淡处理图像 🌺 🔴 可以对字符获取充足的对比度,效果稳定。

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具体应用

字符检测不仅能防止不良品流出，还能通过构建全面的管理体制改善品质，确保可追溯性，𒁏作为一项不可或缺的功能，下面将介绍视觉系统在其中的具体应用案例。

检测保质期的字符

食品/药品行业是积极采用字符检测的主要领域。保质期的字符检测，就是一个典型的例子。由视觉系统读取保质期，对日期错误及字符缺漏进行检测🐼。此外，通过实施全数检测，还能防止过期产品的混入等。

压纹胶带内的正反方向判别、字符检测

压纹胶带被ᩚᩚᩚᩚᩚᩚ⁤⁤⁤⁤ᩚ⁤⁤⁤⁤ᩚ⁤⁤⁤⁤ᩚ𒀱ᩚᩚᩚ用作IC芯片、连接器、LED等的包装资材，在对其内部实施字符检测时，需要隔着胶带拍摄，造成随机的照明光晕，可能会引发误识别。只要利用预处理功能（实时浓淡补正滤波器），就能免受光晕的影响，实现确切的字符检测。另外，对容器及滤波器、容易反๊射的金属部件等，同样有效。