石鑫华视觉
基于机器视觉的PCB喷码字符识别
字符识别相对来讲是一种还算好处理的图像处理应用，不过对于喷码类型的OCR识别，可能就没有那么好处理了。
喷码字符识别
有背景干扰的字符识别
有倾斜的字符识别
机器视觉光源
对于这种PCB上的字符识别，肯定是需要将背景表现的比较明亮，而字符特征表现的比较黑暗。所以一般是需要较高方向的照明，然后将底打亮的。可以考虑条形光源、高角度的环形光源、同轴光源、圆顶光源等。如BL-5217-W、RL-7090-W、COL-40-W、DL-100-W等等。
光源控制器
可以考虑使用常规的模拟控制器APS-2424-1CH或者是迷你控制器MAPS-2424-1CH。如果是在高速拍照需要很短的曝光时间，则考虑使用频闪控制器，如SPS-2430-4CH。而如果需要程序控制不同的光源亮度以适用不同的产品，则可以考虑数字控制器，如DPS-24125-4CH。
工业相机
这类项目，一般不需要太高分辨率的相机，因为其为喷码方式，太高的分辨率可能更影响识别。可以考虑130万像素的相机或30万的相机。如MER-30-120GM、MER-125-30GM等。
工业镜头
可以使用常规的CCTV工业镜头，如Computar M2514-MP2这样的。
图像处理算法
基本上只能考虑是使用OCR算法。不过对于这种喷码方式的字符，很容易识别错，因为其是点阵方式的，而且还有倾斜的可能，更为识别造成了困难。使用NI Vision的话，有比较大的不稳定性风险。
机器视觉项目实现难度
★★★★
照明可能相对还会比较容易一些，主要难点在于识别，如果喷码得到的字符倾斜、间距、点距等有比较宽的变化范围，那么可能会给OCR识别带来一定的不稳定性。