OCR光学字符识别在工厂中的应用

介绍

自 1990 年代以来，OCR（光学字符识别）技术已被广泛使用。OCR 帮助企业主自动处理物理文档。OCR 的质量自诞生以来不断提高，现已成为世界上最强大的工具之一。如今，OCR 系统可以将印刷、手写、文本甚至浮雕信息转换为电子可读的数字格式。

事实上，2020 年全球光学字符识别市场规模为 74.6 亿美元，预计在 2021-2028 年的预测期内以 16.7% 的复合年增长率增长。现在让我们深入研究不同制造业中普遍存在的 OCR 系统类型制造行业使用的 OCR 系统类型可用的 OCR 系统的不同类型是：

1. 智能单词识别：IWR 技术可捕获手写文本或草书文本。他们的算法不是选择单个字符，而是识别整个连续的手写单词。

2. 智能字符识别：与 IWR 一样，ICR 捕获手写或草书文本。然而，他们的算法一次识别一个字符。

3. 光学字识别：OWR技术对打字的文字进行文字识别，逐字读取数据。

4. 光学字符识别：OCR 对打字文本进行文本识别，并一次读取一个字符的数据。

5. 光学标记识别：OMR 技术通过识别文档上的标记或模式来收集人工输入数据。

AI 与基于规则的 OCR 系统有何不同

OCR 解决方案可以通过两种方法执行文本识别：基于规则和基于 AI。在基于规则或基于模板的方法中，根据大量以 if-else 语句形式硬编码的规则来检查由特定坐标定义的区域。只要样本属于理想类别，就没有问题。然而，即使样本中的微小变化也会导致错误流。在传统的、基于规则的 OCR 下，用户提高扫描可靠性的唯一方法是手动评估和监控输出。

传统的 OCR 解决方案在现代环境中已变得无能为力。公司现在开始专注于人工智能驱动的替代方案，以提高净生产力，同时控制成本。基于样本，基于 AI 的 OCR 解决方案自行制定规则，并在执行时不断改进规则。简而言之，深度学习等技术有助于 OCR 解决方案随着时间的推移提高其准确性。

制造业面临的 OCR 相关挑战

OCR 系统有一些限制，限制了它们的效率和应用范围。其中一些挑战如下：

1. 光照不均的条件：在自然环境中拍摄图像通常会导致阴影和光照不均匀。这会降低图像所需的特征，并使准确的检测、分割和文本识别变得困难。

2. 模糊：在捕捉移动物体时，如果相机的阴影率不够高，传感器就会暴露在不断变化的场景中。因此，在他们的图像中经常观察到模糊。

3. 字体：斜体字体样式和脚本字体样式可能会导致字符重叠，从而使分割等 OCR 处理变得困难。此外，几种字体的字符具有较大的类内变化和许多模式子空间，使得执行文本识别具有挑战性。

4. 翘曲：不同几何形状的对象上的文本对于识别 OCR 可能具有挑战性。

5. 具有挑战性的背景：OCR 系统通常必须拍摄彩色/灰度照片，然后将其转换为纯黑白。这样做是为了减少模糊的文本并更好地将黑白文本与背景分开。

6. 偏度（旋转）：如果对象没有正确对齐或在某种程度上倾斜，则在输入 OCR 分类器时生成的图像将产生较差的结果。因此，必须首先使用 RAST 算法、傅立叶变换方法等技术对图像进行去偏斜处理。

OCR 系统的工业用例

下面提到了各个行业中 OCR 系统的一些重要用例：

1. 汽车行业：生产过程，即使是一辆汽车，也可能非常复杂。至关重要的是，每个零件都以正确的顺序安装在正确的车辆中。如今，制造业将序列号印在零件上，以避免生产线出现复杂情况。OCR 系统可以实时读取执行文本识别和验证，以确保零件正确标记。

2. 医药行业：批号、批号和有效期在制药行业中起着至关重要的作用。执行严格的标签规定以确保客户安全并杜绝假冒产品。OCR 技术有助于验证包装上的所有重要信息是否清晰准确，从而防止出现任何错误的并发症。

3. 餐饮业：与其他行业相比，餐饮行业的包装种类最多。为确保产品质量和安全，需要控制印在产品上的标准信息。OCR 文本识别系统在该行业的一些应用包括生产跟踪、标签验证、材料接收、批号验证等等。

4. 钢铁行业：在金属板材和管材的大规模生产中，重要的是利用有效的方法对通过生产线的产品进行持续检查。基于人工智能的 OCR 可以通过引入高精度的自动化来帮助钢管字符识别。

5. 银行业：银行业是 OCR 技术的最大消费者之一，因为它帮助他们增强安全性、优化风险管理、改进数据管理和改善客户体验。借助 OCR 技术，现在可以数字化和存储大量易于访问的文档。OCR 解决方案通过基于 OCR 的软件扫描支 票和签名，从而促进对支票和签名的实时检查。此外，通过 OCR 技术电子存入支票有助于防止欺诈和安全交易。

基于 AI 的 OCR 系统的优势

OCR 为其用户提供了广泛的好处。OCR 的一些重要优势如下所述：

提高准确性：基于软件的光学字符识别消除了人为错误的范围。因此，我们可以确保准确的文本识别和可靠的数据。更高的准确度意味着更少的产品召回投诉和更高的消费者满意度。OCR 还可以帮助行业发现并消除进入供应链的假冒产品。

成本优化：通过自动化文本识别和验证过程，OCR 解决方案最大限度地降低了相关的劳动力成本。该技术不需要大量资源，从而降低了处理成本，从而降低了公司的整体成本。

自动将数据输入 ERP 软件：如果您在数据录入过程中经常遗漏数据或收集不正确的数据，最终数据将部分变得毫无用处。OCR 解决方案可以自动执行读取发票等文档和将准确数据输入 ERP 软件的错误任务。

提高客户满意度：消费者可以轻松访问重要的可搜索数据，确保更高的客户满意度和更好的客户体验。

提高生产力：易于跟踪和追踪生产线上的每个产品，为员工创造了一个无压力的环境。OCR 解决方案还最大限度地减少了所涉及的冗余手动工作，节省了员工专注于更重要的任务的时间，从而提高了企业的整体生产力。

应对多种工业挑战的解决方案

我们相信可以通过最好的人工智能和视觉技术帮助我们的客户克服工业挑战。为了克服与 OCR 相关的众多挑战，我们开发了一种利用尖端人工智能 （AI） 技术的光学字符识别 （OCR） 解决方案。我们的解决方案已成功应用于广泛的行业，用于不同的应用。

我们的 OCR 解决方案利用最新的深度学习技术来阅读难以阅读的复杂字符。深度学习技术已成功实现超过 98% 的读取率，以及超过 97% 的错误捕获准确率。我们的 OCR 解决方案与传统替代方案之间的主要区别如下：

1. 即使输入图像与训练样本的特征不同，它也可以读取任何风格的字符。

2. 它提供了更高的准确性，可与人类阅读率相媲美，但处理时间却非常少。

3. 它可以轻松读取多种类型的字体，准确率超过 99%。

4. 通过点击式界面可以轻松进行训练。

5. 它可以读取难以阅读或具有挑战性背景的字符。

结论

在这篇博文中，我们发现了 OCR 技术的来龙去脉。首先，我们了解 OCR 随时间的发展以及行业中使用的 OCR 技术类型。然后，我们了解了基于规则的 OCR 和基于 AI 的 OCR 之间的区别，以及现代基于 AI 的 OCR 解决方案如何比传统选项更具优势。接下来，我们讨论了工业界面临的 OCR 相关挑战。我们还了解 OCR 技术的优势及其众多用例。