外包装行业|基于智能相机的包装箱OCR识别
文章通过举例一类智能相机在外包装行业常见的应用需求,介绍应对外包装行业常见痛点时智能相机的解决方案,讲解如何通过深度学习方案与模型训练实现OCR需求的稳定识别。

【应用背景】
在外包装行业流水线作业中,最常见的需求就是利用OCR识别记录产品信息以便前期纠错和后期追溯,快速可靠且稳定的通过机器视觉实现自动化检测,是实现包装线效率最大化,节省成本和确保产品安全可追溯的重要手段。


【项目需求】

稳定识别流向国内外各类康师傅方便面外包装箱上的字符串,并以OCR识别的内容命名存图输出

现场节拍:500ms/次

喷码字符:点阵字符

     

【应用痛点】

1、 字符串规则不定

字符个数15位-22位,字符串整段断开2-5段、字母随机穿插字符串中、字符间距不一

2、 因喷码问题现场常出现浓墨、拖影、字符畸变等干扰,增大识别难度



3、现场产线较多,字符存在粗细、倾斜等不同情况,产品位置、工作距离、现场打光等干扰因素较多,同时不同产线ROI开窗参数不同


4、 字符串类型与规则随产品种类增加而不断递增,常规模型无法适应愈来愈多的场景与字符串类型


【解决方案】

相机:SC-5050M


  • DL字符定位:对于多变的场景和层出的字符做文本生成,使模型适应更多现场环境,同时通过开放定位参数进行高级筛选,设置最大查找个数为2,同时宽度使能过滤掉不合格的干扰字符,排除其他文本响应干扰

  • DL字符识别:通过汇总各线各种类字符串统一训练模型增强模型鲁棒性,同时对于打标紧密的标签,回收裁剪参数,对于纸箱背景干扰进行文本合成,使模型兼容各类复杂识别场景

      

【方案优势】

1、 与普通方案相比,定位识别准确率从98.5%提升至99.9%以上,提升明显,识别稳定,符合客户预期;

2、 整体耗时较短,控制在200ms以内,满足现场节拍要求;

3、 该方案有效解决外包装行业OCR识别常见痛点,通过文本生成和数据增强,可兼容拖影畸形字符和越来越多的识别场景,高效稳定完成识别任务;

4、 通过定制实现FTP存图以OCR内容命名,方便后期快速追溯产品信息。

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