在當(dāng)今工業(yè)自動(dòng)化高速發(fā)展的時(shí)代，生產(chǎn)線(xiàn)的高效運(yùn)作和精準(zhǔn)控制成為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素。其中，表面字符讀取在工業(yè)生產(chǎn)、質(zhì)量檢測(cè)、物流管理等眾多環(huán)節(jié)中扮演著重要的角色。深圳DLIA作為一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的OCR技術(shù)平臺(tái)，為表面字符讀取提供了一套先進(jìn)的視覺(jué)系統(tǒng)方案，在機(jī)器視覺(jué)與工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力。
傳統(tǒng)的OCR技術(shù)在處理復(fù)雜的表面字符時(shí)存在一定的局限性，例如對(duì)不規(guī)則字體、模糊低質(zhì)量圖像或者光暗環(huán)境干擾的圖像識(shí)別準(zhǔn)確率較低。而深度學(xué)習(xí)的引入改變了這一局面，深度學(xué)習(xí)算法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像中的特征，對(duì)于各種類(lèi)型的字符有著更強(qiáng)的適應(yīng)性。它可以通過(guò)大量的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而提高對(duì)表面字符的識(shí)別精度，實(shí)現(xiàn)名片、卡證類(lèi)和票據(jù)類(lèi)印刷體以及運(yùn)單等手寫(xiě)體的識(shí)別。
在工業(yè)生產(chǎn)中，對(duì)于產(chǎn)品外殼上的標(biāo)識(shí)字符、序列號(hào)等的讀取，無(wú)論是在金屬表面、塑料表面還是紙質(zhì)表面的字符，DLIA能夠達(dá)到99%以上的準(zhǔn)確率。與傳統(tǒng)的基于模板匹配的OCR方法相比，DLIA不會(huì)受到字符微小變形、局部遮擋等因素的嚴(yán)重影響。它能夠從整體上理解字符的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義，從而準(zhǔn)確地進(jìn)行識(shí)別。
深圳DLIA的OCR技術(shù)平臺(tái)具有很強(qiáng)的多場(chǎng)景適應(yīng)性，在物流和庫(kù)存管理中，不同的光照條件下，如強(qiáng)光、弱光或者不均勻光照環(huán)境中，它都能夠穩(wěn)定工作。這是因?yàn)樵谄溆?xùn)練過(guò)程中，包含了各種光照條件下的樣本數(shù)據(jù)，使得模型學(xué)會(huì)了如何在不同光照下提取有效的字符特征，快速有效的讀取貨物包裝上的條形碼、二維碼以及其他字符信息，實(shí)現(xiàn)貨物的快速分揀、入庫(kù)和出庫(kù)管理。
深圳DLIA作為基于深度學(xué)習(xí)的OCR技術(shù)平臺(tái)，其表面字符讀取視覺(jué)系統(tǒng)方案在機(jī)器視覺(jué)和工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。虛數(shù)科技通過(guò)不斷優(yōu)化深度學(xué)習(xí)算法、提高系統(tǒng)的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性，為工業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)提供高效、精準(zhǔn)的表面字符讀取解決方案，從而提升企業(yè)的生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量和管理水平，在工業(yè)自動(dòng)化的浪潮中占據(jù)一席之地。
