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机器视觉中OCR印刷字符检测应用

机器视觉中OCR印刷字符检测应用

2021-10-29 17:29

当下制造业的形势越来越严峻,且各行业内价格透明而且利润低下的情况下,印刷市场的竞争也异常激烈。在行业里除了价格是客户考虑的因素之外,产品的质量也是重要的关注点。产品质量的优劣,可靠和稳定程度,以及生产成本的高低,与企业的市场竞争力起着至关重要的作用,甚至会影响到企业的生死存亡。

目前,对印刷品的检测工作一般采用人工方法进行质量检测,然后再由工作人员将成品和次品进行分类堆放。这样一来,不仅增加了工作人员的劳动强度,而且检测质量也难以得到保障。其次,则是效率低下,浪费时间成本。

印品质量自动检测系统满足印刷企业对于产品质量控制的需求。系统采用自主研发的表面缺陷检测、色彩测量、快速建模等核心算法,广泛适用于包装印刷、标签印刷、商业印刷质量在线检测和印后终检。机器视觉用于印刷、包装行业中的质量检测,其基本的工作原理是用摄像机拍摄(采集)印刷品上的图像,在计算机中与该印品的标准图像(模板)相匹配比较,如果发现差异并超出设定的公差范围,即判定为不合格产品。而实际的机器视觉系统要复杂得多。

印刷字符检测的类型

说来OCR只是印字检测的一种类型,即字符识别。其实印字检测依据难度逐渐升高,可以分为以下三类。

1、印字有无检测顾名思义,就是简单检测印字有还是没有。可以使用图像传感器来识别,非常简单。

2、OCR即视觉字符识别。主要目的只是要求看出来一个字符到底是“A”,还是“B”,并将识别的结果和标准作对照,或者直接输出该识别字符串。

3、OCV即视觉字符验证。不仅仅是要识别出字符,对于字符印刷不良,比如缺失笔画等也需要检测出来。其大致原理是,采用图像差分,即好的图片和不良的图片做减法,从而挑出不良的地方。难点在于:a)对于大视野的检测,因为需要高精度,所以要求像素高,这样处理的数据量就很大,在做算法时,需要更细致考虑如何保证速度。b)需要甄别良品的差异。即好的产品也没有两个100%完全一样,哪些不一样属于良品范畴,需要给Pass,哪些不良是真的不良,要给NG。要根据足够样本量的良品,在算法上作迭代。c)对于印刷数据变化,比如像时间日期,还需要考虑这个变化量。正因为比较复杂,所以多采用定制开发的专用机来做。成本也会相应比较高。

常见印刷字符检测求:

1)压爆:字体因受外力而松动;

2)掉字母:字体脱落;

3)沙眼:字体不实;

4)重影:油墨印刷时套位不正,模糊;

5)塞网:不下油墨,沙眼;

6)漏油墨:烂网;

7)字母残缺:字母缺失;

8)刮花:印刷时被异物磨损等等。

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