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OCR光学字符识别机器人应用及方案

  光学字符识别机器人正在使用模块,让机器人理解文字,一些机器人应用中必不可少的功能。OCR功能使机器人能够处理由印迹文本标识的项目。零售应用使用机器人识别货架上的产品。打印...

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产品描述

  光学字符识别机器人正在使用模块,让机器人理解文字,一些机器人应用中必不可少的功能。OCR功能使机器人能够处理由印迹文本标识的项目。零售应用使用机器人识别货架上的产品。打印在包上的文本是识别过程中的一个主要关键。如果医疗物品或食品过期,机器人OCR让他们掌握识别过时产品所需的技能。下面,我们将了解OCR光学字符识别机器人应用及方案。

Robot reading a text on digital tablet

  用于模块组装或执行拾取和放置任务的工业机器人可能需要使用嵌入在其上的文本来识别部件。自主驾驶的机器人可以在路标或标牌上使用文字。在所有这些情况下,要阅读的文本对OCR系统提出了挑战。

  机器人OCR的佳方案

  简单的情况是机器人照相机安装在多关节臂上,具有多自由度。如果可能的话,相机好的位置是需要识别的文本是笔直的,并且填充整个帧:这个条件提供了尽可能多的细节。在这种情况下,机器视觉系统用于引导机器人和摄像机到达所需的位置和方向。首先,如果没有指定文本位置(在高清晰度地图中),文本在帧中的潜在位置被定位。今天,深度学习分类器可以显示潜在的文本位置,甚至可以执行识别任务。该分类器的结果可用于引导机器人将摄像机定位到佳位置读取文本。

  机器人OCR的优条件

  在下列情况下摄像机固定在机器人总成上。,我们需要像以前一样,首先在图像中找到潜在的文本。然而,我们限于现有的摄像机位置,这将使文本识别更具挑战性:事实上,它将从分辨率较低的图像中提取,并且可能会受到以下影响。透视和其他变形.

  将文本放在框架内仍然不足以确保足够OCR性能。文本不是一个明确的,黑色的,字体打印在白色的背景上.许多类型的字体在多种颜色中使用。有些字体有很好的定义,而另一些字体则可能部分缺少片段。有些打印机使用点矩阵:用这些影响打印机标记的点以特定的形状紧密间隔,形成预期的字符,但它们之间的连接是松散的或没有。

  有时,文字的一部分被打印在其他部分上,使机器人更难正确地阅读。背景并不总是白色的:它可能包括一些图案,图像或颜色。印刷文字的表面并不总是平坦的--它们可能是弯曲的,就像瓶子(医药、饮料等)的情况一样。机器人OCR面临的这些挑战需要在设计时加以考虑。

  基于瑞视特视觉的机器人OCR方法

  瑞视特视觉决定新的、新颖的、新颖的方法来应对这些挑战。与其开发复杂的OCR来处理具体案例,瑞视特 Vision开发了一种强大的预处理技术这提高了图像质量,解决了前期变形,允许现成的OCR包用于文本识别。

  为了实现对文本增强的强大的图像预处理,瑞视特视觉采用了经典的和现代的机器视觉技术。经典方法包括各种自适应阈值技术、形态学操作以及过滤噪声和选择文本部分的启发式操作。其他案件需要更复杂的技术在这种情况下,瑞视特愿景选择实施深度学习训练对于文本检测和分类器生成,可以成功地完成机器人的OCR任务和OCR项目。

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