現(xiàn)代工業(yè)制造對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量控制的要求越來(lái)越高，其中對(duì)產(chǎn)品表面字符的準(zhǔn)確識(shí)別和檢測(cè)已成為關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。在產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程中，產(chǎn)品表面的字符通常包含產(chǎn)品型號(hào)、批次、生產(chǎn)日期、序列號(hào)等關(guān)鍵信息，是產(chǎn)品可追溯、質(zhì)量監(jiān)控、防偽標(biāo)識(shí)的重要依據(jù)。
傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方式不僅效率低、易受主觀因素影響，而且難以應(yīng)對(duì)大規(guī)模、高速度的生產(chǎn)需求。因此，采用機(jī)器視覺(jué)智能識(shí)別檢測(cè)技術(shù)，對(duì)產(chǎn)品表面的字符進(jìn)行自動(dòng)、準(zhǔn)確的識(shí)別，不僅可以大大提高檢測(cè)效率，降低人工成本，還可以保證產(chǎn)品質(zhì)量的一致性，有效防止因字符錯(cuò)誤而引起的產(chǎn)品召回和客戶投訴，這對(duì)提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力具有重要意義。
智能識(shí)別和檢測(cè)技術(shù)，特別是深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，賦予了機(jī)器視覺(jué)更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和模式理解能力，使得識(shí)別復(fù)雜、模糊、變形的表面字符成為可能。在產(chǎn)品表面字符識(shí)別中，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò)攝像頭獲取圖像，智能識(shí)別檢測(cè)算法負(fù)責(zé)對(duì)圖像進(jìn)行深入分析，自動(dòng)識(shí)別和理解字符信息。兩者深度融合，形成從圖像采集、預(yù)處理、特征提取到識(shí)別決策的完整流程，可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品表面字符的快速、準(zhǔn)確、自動(dòng)檢測(cè)。
憑借其在人工智能和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的深厚積累，該系統(tǒng)深度融合了深度學(xué)習(xí)算法和機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，針對(duì)表面的字符識(shí)別進(jìn)行了深度優(yōu)化。印刷不完全的字符、缺少的圖標(biāo)還是輕微的顏色偏差，都能快速準(zhǔn)確地進(jìn)行識(shí)別和分類，大大提高了產(chǎn)品質(zhì)量控制的效率和準(zhǔn)確性。
