石鑫华视觉
LabVIEW调用Halcon实现深度学习之DeepOCR
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在LabVIEW2018版中，NI引入了深度学习功能，官方也提供了一个深度学习的例子——目标缺陷检测：
Deep Learning Object Detection
范例中虽然可以调用深度学习模型（OpenVINO为xml格式或TensorFlow为pb格式），但是也仅仅只是调用模型罢了，也就是能用深度学习的方法，来实现推理过程。但是模型的的训练，则完全无法实现，即没有提供标注工具，也没有提供相应的范例。哪怕是将一些第三方模型转换为LabVIEW中能支持的xml、pb模型的转换工具也没有。所以，实际上LabVIEW官方的深度学习的功能是很鸡肋的。只能用官方的模型看看运行效果，确实可以检测到目标的缺陷。至于验证一下其他项目，那就抱歉了，实现不了。要训练模型，就得换到Python等环境中去。话说回来，如果我能在Python中进行训练了，那我为什么不直接在Python中推理吗？又何必再换到LabVIEW中来实现呢，简直多此一举。而要在Python中训练，那学习成本相对来说就比较高了，需要学习OpenVINO/TensorFlow等库，还至少需要学习一门文编程语言，如Python之类的。当然了，如果预算允许，那也可以买一些LabVIEW的第三方工具包，现在也有一些第三方的开发了一些工具包，可以训练推理，比NI官方的效果要好，不过好像都是收费工具包。
深度学习经过了这么多年发展，石鑫华视觉也只是看个热闹，没有怎么研究过。这次在更新教程《LabVIEW HALCON图像处理入门教程（2024Q3）》时，主要就是更新了一下深度学习方面的知识点。因为没有太多的时间精力再去学习OpenVINO/TensorFlow/Python等，就没有沿着NI官方的路线研究深度学习。这里的LabVIEW深度学习的实现，则是通过调用Halcon来实现的。在之前的《LabVIEW HALCON图像处理入门教程》、《LabVIEW HALCON图像处理入门教程（第二版）》等教程中，对于LabVIEW调用Halcon已经驾轻就熟了，所以这里再引入深度学习的功能，则要变得简单很多。通过研究学习，确实也是这样。《LabVIEW HALCON图像处理入门教程（2024Q3）》增加了一个基于深度学习的Deep OCR的例子，从开始创作到任务基本完成，中间断断续续的前后花了一个多月时间，这个是完全从0到1的过程。相对来说，学习任务还是要轻松很多。
使用官方模型自动识别官方图片中的字符效果1
识别效果2
识别效果3
识别效果4
识别效果5
识别效果6
Halcon官方预训练了一个字母数字的模型，效果还是非常不错的。对于大部分的英文、英文标点、数字等识别，基本上都可以轻松实现，只要图像质量不是非常差，识别都是准确的，当然，对于一些非常小且又模糊的，即使人眼看，都看不太清楚的，那就无能为力了，这种情况应该无论是谁都无法精准的识别的。
使用自己训练的模型检测+识别中文字符
中文模型识别字符（高分辨率图像）
中文模型识别字符（低分辨率图像）
在Halcon环境中可以使用DLT来进行标注，训练则是使用Halcon中自带的例子在HDevelop中进行处理的（为了偷懒，没有在LabVIEW中实现）。训练的模型效果就没有Halcon官方训练的模型效果好了。训练模型和数据集的大小有关系，数据集中的数据越多，训练的效果就越好，教程中也只是为了实现训练这个过程，数据相对比较少，仅使用了15幅图像进行标注训练，效果也就是上面那样的了。大部分的能够识别，少部分无法识别或识别错误。中文模型仅使用了识别训练，未处理检测训练，所以对于检测或自动的模型时，部分内容无法检测到。
DLT中标注
HDevelop中进行训练