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友思特方案 讓筆劃浮動(dòng):無代碼的深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)多領(lǐng)域的字符檢測

Hophotonix ? 來源:Hophotonix ? 作者:Hophotonix ? 2024-11-13 11:47 ? 次閱讀

導(dǎo)讀

提取多種多樣字符的信息有利于在日常生活和工業(yè)生產(chǎn)中落實(shí)標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化的要求。友思特 Neuro-T的OCR模型基于無代碼深度學(xué)習(xí)算法,輕松實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)高效的字符檢測

在現(xiàn)代生活和工業(yè)領(lǐng)域,字符檢測技術(shù)應(yīng)用正變得越來越重要。無論是在日常生活中對掃描文檔的自動(dòng)識別,還是在工業(yè)生產(chǎn)線上的自動(dòng)化檢測,準(zhǔn)確提取和解析字符信息都是關(guān)鍵。

然而,這一任務(wù)面臨著諸多挑戰(zhàn)。首先,字符的多樣性和變異性,如字體、排版和手寫體的不同,使得識別過程復(fù)雜且易出錯(cuò)。其次,實(shí)際應(yīng)用中常見的數(shù)據(jù)噪聲和格式不規(guī)范問題,會影響檢測的準(zhǔn)確性。再者,大規(guī)模數(shù)據(jù)處理需要高效的實(shí)時(shí)性能,這對系統(tǒng)的處理能力提出了嚴(yán)格要求。

針對這些難點(diǎn),友思特技術(shù)人員基于Neuro-T的OCR模型,使用深度學(xué)習(xí)的方式,通過訓(xùn)練強(qiáng)大的模型和優(yōu)化算法,結(jié)合前置傳統(tǒng)圖像處理算法,能夠在各種復(fù)雜環(huán)境下實(shí)現(xiàn)高效的字符檢測,為生活和工業(yè)應(yīng)用提供了可靠的技術(shù)支持。

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友思特Neuro-T支持的深度學(xué)習(xí)模型類型

友思特 Neuro-T 支持九種不同的深度學(xué)習(xí)模型

監(jiān)督學(xué)習(xí)
分類 wKgZoWc0H2yAK5R7AAY5wDzRMkY690.png 將圖像分類為多個(gè)缺陷類別(一副圖像只能包含一類缺陷)
分塊分類 wKgZoWc0H5CARNmfAAm_4aD_V2E798.png 通過將高分辨率圖像分割成小塊來進(jìn)行分類(一幅圖像可能包含多類缺陷)
實(shí)例分割 wKgZoWc0H5WAV25tAANjyBMdwIg231.png 在像素級檢測缺陷的精確形狀和位置(能在一張圖像中檢測出多個(gè)缺陷)
目標(biāo)檢測 wKgaoWc0H5uATgD4AAfO6Cw_fqE851.png 識別物體數(shù)量并確定其位置
OCR字符識別 wKgZoWc0H6aAfHuuAA-LPcs_BsM213.png 識別圖像中的文字(英文、數(shù)字、特殊符號)
旋轉(zhuǎn) wKgaoWc0H6-AQDFWAAX6l9y8AdE689.png 自動(dòng)將原始圖像旋轉(zhuǎn)到正確方向
GAN對抗生成網(wǎng)絡(luò) wKgZoWc0H7KADtjRAAXWV4OLKdA413.png 生成與真實(shí)缺陷相似的人工缺陷圖像
無監(jiān)督學(xué)習(xí)
異常分類 wKgZoWc0H7qABH7AAArGLdFLY_A294.png 以熱力圖的形式為二元分類提供基礎(chǔ),僅對正常圖像進(jìn)行訓(xùn)練
*正常/缺陷
異常分割 wKgZoWc0H72AG5dwAAYmP7h40s4853.png 像素級別檢測缺陷區(qū)域,僅對正常圖像進(jìn)行訓(xùn)練

Neuro-T的OCR模型訓(xùn)練字符檢測模型的具體操作步驟

新建項(xiàng)目→新建數(shù)據(jù)集→導(dǎo)入圖像數(shù)據(jù)

wKgaoWc0H_WAClv7AADmWT2cG4I983.png

2. 創(chuàng)建標(biāo)簽集→選擇模型類型(OCR)

wKgZoWc0H_qAbEYnAAICFfMchxU881.png

3. 標(biāo)注數(shù)據(jù)

可以使用手動(dòng)標(biāo)注或自動(dòng)標(biāo)注的方式對圖像進(jìn)行字符內(nèi)容的標(biāo)注。

(1)手動(dòng)標(biāo)注

將圖像中的文字旋轉(zhuǎn)到合適的朝向;

選擇繪制矩形框、設(shè)置大小寫類型以及字符排布方向;

在圖像中需要標(biāo)注的字符位置繪制矩形框并填寫字符內(nèi)容。

wKgaomc0ICmATi2kAAK_EZLs8y0936.png

(2)自動(dòng)標(biāo)注

Neuro-T自動(dòng)學(xué)習(xí)平臺的OCR深度學(xué)習(xí)模型提供了兩種自動(dòng)標(biāo)注方式:

①預(yù)訓(xùn)練模型自動(dòng)標(biāo)注:

使用Neuro-T平臺自帶的預(yù)訓(xùn)練OCR模型對數(shù)據(jù)集進(jìn)行自動(dòng)批量快速標(biāo)注,再微調(diào)標(biāo)注結(jié)果。

wKgZomc0IEmAb0yyAAAaX19C8DE081.png

②自定義模型自動(dòng)標(biāo)注:

手動(dòng)標(biāo)注部分圖像來訓(xùn)練OCR模型,選擇用于標(biāo)注的OCR模型,再應(yīng)用到想要標(biāo)注的圖像上即可。

wKgZomc0IE6ALS7jAAEL71QqcPg267.png

4. 劃分訓(xùn)練集和測試集

自動(dòng)或手動(dòng)按預(yù)設(shè)比例將圖像集分配為訓(xùn)練集和測試集。

wKgaomc0IFmAMIXtAAE8WEn1gKY362.png

5. 訓(xùn)練生成OCR模型并查看模型結(jié)果

在模型訓(xùn)練頁面輸入訓(xùn)練的模型名字即可進(jìn)行OCR模型訓(xùn)練,無需參數(shù)設(shè)置,最后可以查看OCR模型的評估指標(biāo)結(jié)果。

wKgaomc0IGCADEbLAAE-ahFdALk767.png

正則匹配技術(shù)

通過OCR模型識別客戶檢測對象中的字符內(nèi)容,往往還沒能解決客戶的需求。客戶需要的是自動(dòng)化從中提取分析出所需要的信息,并且排除冗余信息,或者替換部分檢測信息為其他字符內(nèi)容。這個(gè)時(shí)候,我們通常會選用正則匹配的方式來為客戶實(shí)現(xiàn)。

正則匹配(正則表達(dá)式匹配)是一種用于在文本中查找特定模式的技術(shù)。正則表達(dá)式(regex)是一種強(qiáng)大的文本處理工具,可以用于匹配、搜索、替換文本。它廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)驗(yàn)證、文本處理、數(shù)據(jù)清理等場景。

例如”d{3}-d{4}-d{4}”用于匹配類似”020-1234-5678”的電話號碼信息。

例如”^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+.[a-zA-Z]{2,}$”用于匹配郵箱地址。

客戶案例

場景1:工件的蝕刻/凹刻字符檢測

金屬工件表面通過物理或化學(xué)反應(yīng)形成的凹陷字樣的字符檢測需求。由于字符內(nèi)容與背景無明顯顏色差異,需要搭配一定的光源進(jìn)行打光來凸顯字符內(nèi)容的輪廓,再行調(diào)用OCR模型進(jìn)行字符檢測。

wKgZomc0IKaARSlsAAO4KthHvyY428.pngwKgaomc0IKqAOQP2AAJe98kqqoQ021.png

場景2:醫(yī)藥溶媒字符檢測

檢測醫(yī)療袋裝溶媒上面的字符,并使用正則匹配的方式,從中提取出溶媒種類、容量、濃度等信息傳輸至上位機(jī)

wKgaomc0IK6APP6FAAM5ePsDk4A573.pngwKgZomc0ILKAA-PdAAIrUbqGvko623.png

場景3:物流紙箱打標(biāo)字符檢測

物流紙箱位于傳送帶上實(shí)時(shí)傳送,架設(shè) IDS 相機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)拍攝并返回上位機(jī)字符識別結(jié)果。由于紙箱粗糙表面存在噪點(diǎn)對字符識別造成干擾,且字符印刷顏色較淺,直接識別存在一定的難度,因此采用包括灰度化、Gamma校正、提高全局對比度、二值化、高通濾波和開運(yùn)算等一系列圖像處理操作,得到的圖像再調(diào)用OCR模型進(jìn)行檢測,返回檢測結(jié)果。

wKgZomc0ILiAPTxkAAMczbp7udg533.png

場景4:飲料包裝生產(chǎn)日期檢測

檢測易拉罐底部或盒裝飲料頂部的印刷字符,并從中提取出產(chǎn)品的生產(chǎn)日期。

wKgaomc0ILyAL9bBAAZLN_qLrY0622.pngwKgaomc0IMGAYlAqAAf_c1LErTk874.png

其余常見場景

①車牌識別:

wKgZomc0IMWAHf4dAAcPLlqkguY066.pngwKgZomc0IMmABNYvAANkG3F5w4I773.png

②高鐵票識別:

通過正則匹配的方式從檢測到的字符數(shù)組中匹配提取出包括站點(diǎn)、時(shí)間、座位等信息。

wKgZomc0IM2Ab0iLAAU4YvasRuA208.png

* 客戶現(xiàn)場真實(shí)數(shù)據(jù)保密,替代圖片來源網(wǎng)絡(luò),侵刪。

友思特字符檢測系統(tǒng)套裝

Neuro-T

Neuro-T 使用簡單的圖形用戶界面,通過自動(dòng)優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù)來創(chuàng)建出性能最佳的模型,無需任何深度學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn),即可運(yùn)行自己的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目。在系統(tǒng)中,Neuro-T 是用于訓(xùn)練模型的核心工具。

2D 工業(yè)相機(jī)

友思特 2D 工業(yè)相機(jī)結(jié)合了支持USB3視覺標(biāo)準(zhǔn)的高質(zhì)量全局快門傳感器技術(shù)和具有成本效益的uEye XCP相機(jī)平臺,是流行的USB2接口的uEye LE相機(jī)系列的最佳、高性能和長期替代品。借助友思特自研視覺軟件 VST-2D,對接IDS相機(jī)的實(shí)時(shí)圖像流,即可獲取PCB的實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)。

了解更多?歡迎訪問官網(wǎng),探索豐富案例:https://viewsitec.com/neurocle/

審核編輯 黃宇

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    的頭像 發(fā)表于 03-19 16:57 ?508次閱讀
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