使用 Deep OCR检查 “空瓶”
食品和饮料 | HALCON | OCR机器视觉已经证明了自身价值：即使在困难情形下，也能快速可靠地识别产品。Visione Artificiale 公司还依靠机器视觉系统对生产过程中的铝瓶进行跟踪。他们这套系统中使用的标准机器视觉软件 MVTec HALCON 来自慕尼黑 MVTec Software GmbH。
Visione Artificiale SRL 总部位于意大利比奥内，专营业务是将机器视觉集成到全自动机器人系统中。公司的产品组合包括组件质量控制系统、3D 视觉系统、抓取应用以及基于深度学习的应用。
Visione Artificiale 为一家食品行业公司开发了一项应用，可自动跟踪装有二氧化碳、用于使静水起泡的铝瓶。使用光学字符识别 (OCR) 技术，根据圆柱形瓶子上的序列号或灌装日期等激光标刻信息自动识别铝瓶。利用机器视觉，对标刻信息进行快速可靠的精度检查。检查可以自动化全天候地执行，因此该公司能够节省长期成本。
快速自动化的检查流程
这项应用的一个环节是由线扫描相机扫描旋转的瓶子，捕捉曲面的二维图像。第一步是识别图像上包含字母和数字的区域。然后，通过网络确定字符，检查其中包含的信息是否正确。这样可以实现整个检查流程的自动化，并使其速度更快。由于这套设置配备了两台相机和旋转装置，因此每个周期可以同时检测两个瓶子，从而提高效率。
借助 Deep OCR 实现清晰识别
由于铝的表面特性和曝光所致，图像采集过程中可能会出现各种反射和斑点。这导致图像处理过程中难以正确分割字符，并且会干扰基于 OCR 的识别。尽管如此，有赖于 HALCON 中集成的 Deep OCR 技术，Visione Artificiale 仍可确保稳定的识别率。这项技术使用深度学习算法，无论字符的方向、字体和极性如何，均可对其进行定位。通过自动对字母进行分组，能够识别整个单词。外形相似的字符完全不会误读，识别性能大大提高。HALCON 的 Deep OCR 技术经过训练，能够可靠识别各种字体。
“由于瓶子材料的特殊性质，传统的 OCR 系统无法识别标刻文本。为了在反射的影响下实现稳定的识别率，我们需要一套能够应对这项挑战的智能 OCR 系统。事实证明，Deep OCR 是满足我们要求的最佳解决方案。得益于经过全面预先训练的深度学习网络，即使是难以阅读的文本也可以实现高精度识别。MVTec 的 HALCON 库提供了一系列令人印象深刻的深度学习算法，帮助我们成功完成这项复杂的任务，”Visione Artificiale 创始人兼所有者 Fazio Saverio 证实。Saverio 和他的团队有 iMAGE S 提供支持。 这家 MVTec 销售合作伙伴在机器视觉的各个环节为客户提供帮助，同时也供应自己的产品和技术。