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OCR & OCV

Im Bereich der Klassifikation sowie der Erkennung von Texten (Optical Character Recognition, OCR) bietet die Software von MVTec Technologien, die teilweise und auch ganzheitlich auf Deep Learning basieren. Diese ermöglichen ideale Ergebnisse auch unter schwierigen Bedingungen, wie beispielsweise der Identifizierung von schräg gestelltem Text, verzerrten Buchstaben oder Zeichen, die auf reflektierenden Oberflächen oder stark strukturierten Farbhintergründen gedruckt oder geätzt wurden.

Deep-learning-based OCR with MVTec software

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Deep OCR

HALCONs Deep OCR, ein ganzheitlicher, auf Deep-Learning-basierender OCR-Ansatz, lokalisiert Zeichen auf sehr robuste Weise, sogar unabhängig von ihrer Ausrichtung und Schriftart. Die Fähigkeit zur automatischen Gruppierung von Zeichen ermöglicht die Identifizierung ganzer Wörter, was die Erkennungsleistung stark erhöht, da z.B. Fehlinterpretationen von Zeichen mit ähnlichem Aussehen vermieden werden können.

Traditionelles OCR

Unsere Software-Bibliothek beinhaltet bereits viele vortrainierte Klassifikatoren für unterschiedliche Anwendungsfelder (Punkt-Matrix Schrift, Semi-Schriften, Industrie-Schriften, Handschriften, etc.). Sie erlauben höchste Erkennungsraten ohne zusätzliches Training, z. B. mit einer Fehlerquote von 0,65% im MNIST-Datensatz. Darüber hinaus stehen den Nutzern zeitsparende Tools und Assistenten für das Trainieren benutzerdefinierter Schriftarten zur Verfügung.

Ein weiterer kritischer Aspekt von OCR-Anwendungen, bei denen unsere Software heraussticht, besteht darin, Zeichen aus dem Bild-Hintergrund zu segmentieren. MVTecs führende Blob-Analyse-Werkzeuge kombiniert mit umfassenden Bildfilterungstechniken ermöglichen dem Entwickler wirkungsvoll Zeichen von komplexen Hintergründen zu isolieren und zu extrahieren, was zu einer genaueren Klassifizierung der Eigenschaften und zu besseren Leseraten führt. HALCON liest einzelne Buchstaben schneller als 0,1 ms.

Anwendungsbeispiele

Erfahren Sie, wie Kunden die MVTec Software nutzen, um hochinnovative Lösungen mit OCR und OCV zu entwickeln.

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