机器视觉字符识别中的深度学习技术

光学字符识别（OCR）是工业环境中的重要技术。工业智能相机及机器视觉方案提供商朗锐智科(www.loongv.com)认为，OCR技术在办公室通信中尤为出色。纸张文件（如发票，发货单和其他记录）的扫描可以将其快速转换为数字格式，从中提取相关信息，并将这些数据整合到一个连续的电子信息流中。
机器视觉使得可以基于印刷或冲压字符可靠地识别整个价值链中的工件和产品。借助于现代深度学习技术和卷积神经网络（CNN），某些字体可以以字体识别率显着提高的方式进行训练。该方法也在工业设计和生产过程中发挥关键作用，特别是在工业4.0或工业物联网的背景下。印刷字母或数字组合使得可以清楚和快速地识别组件并使其可用于自动化过程链。
使用光学字符识别，诸如扫描仪和摄像机之类的图像采集设备记录数字图像信息，并将其转换成光栅图形，将文本精确地表示为最后一个像素。 OCR软件读出这些图形，识别数字组合或字母，并将它们组合成单词或甚至整个句子。机器视觉技术支持设计和生产过程中字符组合的光学识别。这些技术包括针对工业环境的特殊要求的特定功能。
例如，经过深思熟虑的分类技术即使在困难的条件下也能确保非常高的识别率。也可以毫无问题地识别模糊或倾斜的文字，即使是打印到或蚀刻到反射表面或高度纹理的彩色背景上的扭曲的字母或字符。
深度学习技术的特点是分析大量的数字图像数据，从而训练必须识别的某些对象的模型。这对于物理对象以及字母或数字都有用。标签附加到标识对象的数据，例如“狗”或“字母A”。现在可以基于经过训练的模型对新记录的图像信息的内容进行可靠的声明。因此，每当新图像被“标记”时，该技术就会得到学习。这增加了可靠地识别尽可能多的不同版本的图像内容的可能性，例如其他种类的狗或具有变化的字体或形状的字符。
由于工业应用需要更快和更灵活的过程，人造智能技术也被纳入到机器视觉中。因此，深度学习算法和人工神经网络（如CNN）可以确保文本识别更加强大的结果。