小施 2020-12-25 11527
字符检查是检查，识别或确定打印在零件或产品上的字符的检查。该技术也称为打印检查，可用于各种任务，例如：
读取印在金属零件上的QR码（二维码）
零件编号或型号编号的字符检查
检查食品容器上的有效期
零件和产品均标有失效日期或产品编号。但是，当无法正确读取，识别，判断，存储和管理此信息时，此功能将无用。近年来，基于从捕获的图像数据中提取的字符来进行识别或判断的字符检查已经变得广泛。接下来小编介绍有关OCR（光学字符识别）和OCV（光学字符验证）的基本信息以及字符检查的基本原理。
字符串对于显示信息（例如食品/药品的失效日期和制造中的组装零件的零件号）是必不可少的。它们对于销售订单管理也是必不可少的。这些字符串对于管理至关重要。但是，字符的管理可能会遇到很多麻烦。
例如，假设您以手写方式管理订单和纸上库存。通过手写进行管理可能会导致错误或遗漏。如果书籍丢失，则可能无法检索订单和库存。除了防止人为错误外，机器视觉处理也越来越多地用于使管理更加可靠并减少人工和成本。用机器视觉系统代替人手对字符的识别，检查和管理具有以下优点：
在字符检查中，将捕获的字符与注册的词典（字符字体组）中的字符进行比较，并将每个字符识别为形状最接近的字符。将识别出的字符与判断字符串进行比较，并生成最终检查的通过/失败输出。还可以将输出判断结果存储在服务器或其他存储设备上。这种可靠的程序可以防止手写产生的错误或遗漏。
使用图像处理技术的字符检查允许操作员将识别的字符信息上载到服务器或其他设备，因此无需担心诸如写错字符之类的错误。产品编号或其他包含许多字符的项目通常写不正确。将它们作为数字信息进行处理可以防止出现问题。彻底管理产品编号和其他信息还可以跟踪零件或产品，并在有缺陷的产品外流或产品召回时迅速收集它们。也可以在上游跟踪问题，以找出有问题的过程来改善操作。可靠的信息管理对于确保可追溯性也是有效的。
近年来，条形码或二维码已被引入用于产品管理。要仅读取条形码或2D代码，可以使用条形码读取器或手持移动计算机。但是，在许多情况下，标签上还会标出有效期以及条形码或2D代码。字符检查可以同时识别代码和字符。这可以显着提高效率，因为您可以一次读取所有数据并进行管理，而不必分别读取每种类型的数据。
防止有缺陷的工件流出的最有效方法是100％检查。但是，目视检查字符不仅费时费力，而且还存在疏忽的风险。使用图像处理可以进行可靠的内联字符检查，从而实现质量保证和降低的人工成本。它还提高了检查过程中的合格率，对提高生产效率非常有效。
使用图像处理进行字符检查的实际示例，不仅可以防止缺陷工件流出，还可以通过建立完善的管理系统并确保可追溯性来提高质量。
字符检查在食品和制药行业中正在积极使用。最典型的应用是到期日期的字符检查。机器视觉读取到期日期以检查是否有错误的日期或遗漏。100％的检查可以防止过期产品混合在一起。
对包装在压纹带中的目标进行字符检查需要通过覆盖带捕获图像。这些检查会受到环境光照产生的随机光晕的影响，从而导致错误的识别。使用图像增强滤镜（阴影校正滤镜）可确保可靠的字符检测而不受光晕的影响。该滤光片对诸如容器，滤光片和反射金属零件等目标也有效。
