這些年深度學習的出現(xiàn)，讓OCR技術煥發(fā)第二春?，F(xiàn)在OCR基本都用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來做了，而且識別率也是驚人的好，人們也不再需要花大量時間去設計字符特征了。在OCR系統(tǒng)中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡主要充當特征提取器和分類器的功能，輸入是字符圖像，輸出是識別結果，一氣呵成。當然用深度學習做OCR并不是在每個方面都很好，因為神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練需要大量的訓練數(shù)據(jù)，那么如果我們沒有辦法得到大量訓練數(shù)據(jù)時，這種方法很可能就不奏效了。其次，神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練需要花費大量的時間，并且需要用到的硬件資源一般都比較多，這幾個都是需要考慮的問題。在一些簡單環(huán)境下OCR的準確度已經(jīng)比較高了（比如電子文檔），但是在一些復雜環(huán)境下的字符識別，在當今還沒有人敢說自己能做的很好?，F(xiàn)在大家都很少會把目光還放在如何對電子文檔的文字識別該怎么進一步提高準確率了，因為他們把目光放在更有挑戰(zhàn)性的領域。OCR傳統(tǒng)方法在應對復雜圖文場景的文字識別顯得力不從心，越來越多人把精力都放在研究如何把文字在復雜場景讀出來，并且讀得準確作為研究課題，用學界術語來說，就是場景文本識別（文字檢測+文字識別）。如何實現(xiàn)高效穩(wěn)定的機器視覺運用？自動化視覺檢測系統(tǒng)哪家好

    雖然深度學習，人工智能和認知系統(tǒng)的概念并不新鮮，但也是近些年它們才真正應用于機器視覺系統(tǒng)。隨著機器視覺技術的不斷發(fā)展，系統(tǒng)在不需要計算機編程的情況下也可以具有分析和分類對象的能力。而人工智能（AI）和深度學習是推動機器視覺發(fā)展的重要技術手段。然而，描述這些概念背后的潛在科學更為簡單。例如，在傳統(tǒng)的機器視覺系統(tǒng)中，可能需要讀取零件上的條形碼、判斷其尺寸或檢查其是否有缺陷。為此，系統(tǒng)集成商通常使用現(xiàn)成的軟件，這些軟件提供了標準工具。例如，可以部署這些工具來確定數(shù)據(jù)矩陣代碼，或者使用圖形用戶界面來測量零件尺寸的工具集。因此，部件的測量可以分為好或壞，這取決于它們是否符合某些預定標準。與這種測量技術不同，所謂的“深度學習”工具更好地歸類為圖像分類器。與專門讀取條形碼數(shù)據(jù)的軟件不同，它們被設計用于確定圖像中的對象是存在還是好或壞。因此，這些工具是互補的。神經(jīng)網(wǎng)絡等深度學習工具將拓展其他機器視覺技術。例如，這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡可以判斷數(shù)據(jù)矩陣代碼存在于圖像中的概率，但要解碼它，將使用傳統(tǒng)的條形碼算法。 成都自動化CCD視覺檢測系統(tǒng)機器視覺和深度學習的結合發(fā)展趨勢怎樣？

    手機等移動電子產(chǎn)品的玻璃蓋板的表面缺陷檢測，是當下機器視覺的熱點應用，也是難點應用之一。針對玻璃蓋板表面的劃痕，分別使用普通線形光源和交叉線形光源對其進行檢測（光源架設方向與運動方向垂直）。使用普通線光源檢測“橫向劃痕”時缺陷可見，使用普通線光源檢測“縱向劃痕”時缺陷不可見，使用交叉線光源檢測“縱向劃痕”時缺陷可見。因此，在實際檢測過程中，將普通線光源和交叉線光源配合使用，可以很好地檢出玻璃蓋板上的橫豎劃痕。這種方法可用于檢測玻璃蓋板、薄膜、金屬面等產(chǎn)品上的劃痕和條紋等缺陷。平面無影光源能提供高均勻度的漫射照明，可以消除產(chǎn)品表面不平整形成的干擾，成像效果與“圓頂+同軸光源組合”類似，且相比于組合光源而言，更節(jié)省空間。在檢測表面不平整的物體時，如塑料等材質柔軟的包裝袋表面，推薦使用平面無影光源。用同軸光源時，光線明暗不均勻，無法檢測不平整物品；使用圓頂光源照明存在陰影，也無法檢測不平整物品；使用平面無影光源，打光均勻，成像清晰且包裝袋上的字體清晰可見，適用于檢測不平整物品表面。使用同軸光源時成像效果差，而使用平面無影光源的成像效果比較好。除此之外。

    高速圖像數(shù)據(jù)處理與軟件開發(fā)是自動光學檢測的主要技術。由于自動光學檢測是以圖像傳感獲取被測信息，數(shù)據(jù)量大，尤其是高速在線檢測，圖像數(shù)據(jù)有時是海量的，為滿足生產(chǎn)節(jié)拍需求，必須采用高速數(shù)據(jù)處理技術。常用的方法有共享內(nèi)存式的多線程處理，共享內(nèi)存或分布式內(nèi)存多進程處理等；在系統(tǒng)實現(xiàn)上采用分布式計算機集群，把巨大的圖像分時、分塊分割成小塊數(shù)據(jù)流，分散到集群系統(tǒng)各節(jié)點處理。對于耗時復雜的算法，有時單靠計算機CPU很難滿足時間要求，這時還需配備硬件處理技術，如采用DSP、GPU和FPGA等硬件處理模塊，與CPU協(xié)同工作，實現(xiàn)快速復雜的計算難題。近幾年來，尤其我國2015年發(fā)布《中國制造2025》發(fā)展戰(zhàn)略以來，用機器代替人，即采用機器視覺或自動光學檢測代替人工視覺，實現(xiàn)產(chǎn)品零部件制造質量在線高效自動檢測和品質控制，得到諸多行業(yè)的青睞。AOI技術目前廣泛應用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、生物醫(yī)療等行業(yè)，尤其在精密制造與組裝行業(yè)，如手機、液晶面板、硅片、印制電路板等領域，尤其是3DAOI機器人引導裝配與抓取，2DAOI表面缺陷技術發(fā)展異常迅速，各種高新技術檢測裝備層出不窮。 AOI檢測系統(tǒng)由什么組成？

    針對大面積大視野的樣品檢測，條形光源和背光源是優(yōu)先光源。大尺寸背光源，通過LED的高密度排列，提供高均勻性與高亮度的照明效果，能突出物體的外形輪廓等特征。而條光的指向性強且光線均勻，通過調整角度或者多個條光組合可檢測較大面積的外觀缺陷。針對磨砂材質的表面缺陷，可使用指向性好的光源。指向性好的光源可以突出材料表面的顆粒感；相比之下，漫射光源則會使外觀缺陷的成像圖沒有對比度。針對部分需要分多次拍照且有速度要求的樣品，需使用高亮光源。多工位多次拍攝成像的外觀檢測，需使用頻閃拍照系統(tǒng)，且光源體積要小，重量要輕。交叉線形光源傳統(tǒng)線形光源，多應用于高速大幅面樣品的識別、定位、缺陷檢測及尺寸測量等檢測項。在劃痕類的缺陷檢測中，如果使用傳統(tǒng)的線形光源，只能檢測出“橫向缺陷”，而“縱向缺陷”則難以被發(fā)現(xiàn)。外觀缺陷檢測中如何打光？昆明機器視覺系統(tǒng)研發(fā)公司

視覺系統(tǒng)優(yōu)劣的關鍵取決于什么？自動化視覺檢測系統(tǒng)哪家好

    什么是OCR？OCR英文全稱是OpticalCharacterRecognition，中文叫做光學字符識別。它是利用光學技術和計算機技術把印在或寫在紙上的文字讀取出來，并轉換成一種計算機能夠接受、人又可以理解的格式。文字識別是計算機視覺研究領域的分支之一，而且這個課題已經(jīng)是比較成熟了，并且在商業(yè)中已經(jīng)有很多落地項目了。比如漢王OCR，百度OCR，阿里OCR等等，很多企業(yè)都有能力都是拿OCR技術開始掙錢了。其實我們自己也能感受到，OCR技術確實也在改變著我們的生活：比如一個手機APP就能幫忙掃描名片、身份證，并識別出里面的信息；汽車進入停車場、收費站都不需要人工登記了，都是用車牌識別技術；我們看書時看到不懂的題，拿個手機一掃，APP就能在網(wǎng)上幫你找到這題的答案。太多太多的應用了，OCR的應用在當今時代確實是百花齊放啊。 自動化視覺檢測系統(tǒng)哪家好

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