OCR （Optical Character Recognition，光學字符識別）是指電子設備（例如掃描儀或數碼相機）檢查紙上打印的字符，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然后用字符識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程。
衡量一個OCR系統性能好壞的主要指標有：拒識率、誤識率、識別速度、用戶界面的友好性，產品的穩定性，易用性及可行性等。
在工業領域，光學字符識別 （OCR） 是一項機器視覺任務，包括從圖像中提取文本信息。
ntent="t">OCR字符識別技術步驟
獲取文本位置
文本的位置是固定的。例如，個人身份證是按照正式規范制作的，每個數據字段的位置是已知的，經過良好校準的視覺系統可以拍攝文本位置幾乎恒定的圖像。
文本位置不是固定的，但它與輸入圖像上的特征元素或特殊標記（光學標記）相關，要獲取文本的位置，必須找到光學標記。這可以通過模板匹配或其他技術完成。
從背景中提取文本
文本提取過程中的主要復雜情況可能是光線不均勻。某些技術（如光規范化或邊緣銳化）有助于查找字符。
分段文本
文本區域分割是將區域拆分為行和單個字符的過程，當文本文本行分開時，每行必須拆分為單獨的字符，接下來，提取的字符將從圖形表示形式轉換為文本表示形式。
調用OCR模型庫
通過調用OCR模型庫，使識別到的字符以文本形式與模型庫進行比對，匹配數據最相似的模板，得出準確的字符信息。
字符識別
通常來說需要選擇適當的字符規范大小，來分類字符的大小。
OCR識別檢測技術的應用
在生活當中，隨處可見與印刷字符有關的產品，比如：鍵盤上的字符，衣物上的標簽字符，電器上的字符等等。
而這些產品的外觀由于字符在印刷時產生的一些瑕疵，如字符拉絲、移位、多墨、缺失、漏印等字符印制不良就會引起客戶對廠商的投訴。
廠商為了克服這個問題，就會在產品出廠前對其進行嚴格的檢測。傳統的檢測方式是利用人工目檢，目檢雖然檢測方式靈活，可對各種不同的錯誤都能進行不同的判定。但由于產品數量大，品種多，人力消耗量大，并且長時間的檢測會讓人產生眼疲勞或受主觀情緒影響而混淆和誤判，這樣也將導致不良品流出造成客訴。
而利用機器視覺檢測技術，它可根據不同的產品材料和缺陷情況及客戶需求，通過采用不同的光源跟不同的照射角度，及不同像素的相機，使產品的缺陷圖像跟背景圖像區分開，然后利用缺陷圖像的顏色、灰度、形狀、大小等來識別缺陷，通過圖片效果采用不同的算法進行軟件編寫，并結合客戶需求來對軟件進行開發。
對產品進行高精度、高效率、高穩定的實時檢測、分析、計算，判斷產品是否合格，能有效地提高生產流水線的檢測速度和精度，大大提高產量和質量，降低人工成本，同時防止因為人眼疲勞而產生的誤判。
機器視覺檢測技術應用在字符識別檢測的功能特性：
1、檢測條碼/字符印刷缺陷、移位、多墨、漏印、完整度等；
3、檢測物體的方向是否正確；
4、靜態或動態檢測；
5、OK/NG產品系統輸出相應控制信號。
湖南易碼智能科技專注于一物一碼的追溯系統和在線檢測領域，領先技術涵蓋噴碼、貼標、讀碼、視覺、溯源、稱重、金屬檢測等!以“追本溯源、防偽防竄、智能檢測、萬物互聯”為戰略發展方向，以打造“一物一碼”為主的工業物聯網行業的標桿企業為奮斗目標。
通過多年的行業實踐應用,通過不斷的技術創新來提升自己的產品研發能力,現已向不同行業的客戶多次交付自主研發的OCR視覺檢測一體機,視覺代替雙眼，智能代替人工,新一代的OCR字符視覺檢測系統，可集成于各類產線和包裝機,實現易搭、易聯、易用,經過簡單的設置即可開始工作,成為您生產線上一名恪盡職守的“哨兵”。
實戰案例
?軟包OCR識別
軟包裝是食品包裝主要展現形式，它可以有效防止食品受到外來因素的損害。不僅如此，軟包裝還需印刷生產日期、保質期等重要信息，這些信息直接關系著食品的銷售。
為解決軟包裝生產過程中存在的問題，湖南易碼智能科技有限公司提出基于深度學習的軟包裝表面OCR識別解決方案。
檢測難點
①塑料膜為透明膜，容易受背景圖案干擾
②顏色，字體粗細不同
③字符角度有變化
我們提供三款獨立產品選擇，并提供定制選項來滿足不同要求和預算。
EM-CK550是完整的賦碼檢查和驗證解決方案，可以驗證人機可讀碼的數據，同時檢查可讀性和賦碼位置。
EM-CK350可檢查機讀碼的可讀性；
EM-CK150是經濟實惠的入門選擇，能夠對賦碼存在和位置進行簡單檢查。
通過自動化大大降低了人工成本，提高了產線生產效率和字符識別的準確率，助力食品行業高質量檢測。
OCR視覺檢測一體機優勢：
1） 識別褶皺表面。深度學習檢測可以準確識別包裝上的三期、產地、批號等信息，且對包裝本身形態無要求，表面褶皺部分的文字也能夠準確識別；
2） 避免反光干擾。識別時可將文字與背景分割開，完美解決人工檢測、傳統視覺檢測過程中因包裝表面反光、顏色多樣導致視覺疲勞、識別難度大等問題；
3） 準確率更高。深度學習系統只需人工進行簡單的標注訓練，即可自動學習缺陷類型，不需要專業人員參與。隨著樣本的增多，識別準確率可無限趨近100%；
4） 釋放勞動力。深度學習視覺檢測可以將工人們從枯燥無味的工作中解放出來，釋放更多勞動力。
ntent="t">醫療三期字符OCR識別
?檢測難點
1. 藥盒規格、顏色、新舊程度差異較大，不統一;
2. 鋼印字體大小、深淺不相同；
3. 鋼印與文字重疊、甚至有干擾圖案;
檢測要求
(1)檢測合格標簽有無錯貼、歪貼;
(2)檢測三期碼標簽漏貼、錯帖、歪貼;
(3)檢測三期碼有無、多噴以及二維碼識別;
(4)對以上檢測NG產品進行剔除;
(5)與MES系統對接，將合格的二維碼每60盒打包上傳;
(6)設備嵌入試條生產線中，不改變流水線生產節拍，60盒/分;
(7)杜絕標簽漏貼、錯帖流入下道工序;
(8)適應多種顏色產品的檢測要求。
