文本是人类最重要的信息来源之一，自然场景中充满了形形色色的文字符号。光学字符识别(OCR)相信大家都不陌生。
而工业场景的图像文字识别更加复杂，OCR出现在很多不同的场合，对某些特殊的表面、产品整体上的字符进行光学识别，方便信息比对和字符喷印的纠错，为生产提供数据支撑:当检测字符漏喷码、喷码缺失、数据有误等情况时，系统发出信号给剔除装置剔除处理或报警提示
本期小明就来分享一下明治传感在3C行业充电头上的OCR识别解决方案
应用场景
检测需求包括轮廓定位、丝印检测、字符识别、二维码识别。
丝印时由激光刻印，相机等硬件不能直接安装在下方，需要根据激光波长定制折射透镜
在识别出字符和二维码的数据后，需要对其和标准数据库中的字符数据和二维码数据进行比对，保证镭雕的准确性
解决方案
1、采用高精度的定位算法，为后续的丝印检测提供精确的的位置坐标
2、通过差分算法检测字符缺陷，保证字符等信息的完整性及外观缺陷
3、采用深度学习算法，对表面的字符信息进行OCR识别，准确率>99.5%
方案流程
OCR 识别技术主要依赖于图像处理和模式识别算法，通过捕捉文档中的字符特征，如笔画、形状、大小、间距等，与预设的字符库进行比对，从而识别出相应的文字信息。需要经历以下几个流程：
1、图像采集
使用高分辨率的工业相机或智能手机摄像头拍摄充电头的图像。
需要确保拍摄环境光照均匀，充电头表面清洁无遮挡。
2、图像预处理
对采集的图像进行二值化、去噪、对比度增强等预处理操作，以提高后续识别的准确性。
可以通过软件算法或图像处理库（如OpenCV）实现图像预处理。
3、区域定位
通过模板匹配、边缘检测等算法，定位到充电头上需要识别的字符或标识所在的区域。
这一步骤可以确保后续OCR识别的准确性，并减少不必要的计算量。
4、OCR识别
对定位到的区域进行字符识别。
可以根据图像中的像素信息，将字符转换为可编辑和可搜索的文本。
丝印检测、字符提取
5、结果输出
将OCR识别的结果以文本形式输出，可以保存到数据库、文件或展示在用户界面上。
同时，可以对识别结果进行验证和校验，以确保数据的准确性和可靠性。
