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视觉方案

手机物料二维码和OCR视觉识别

文章来源:石鑫华视觉网时间:2024-04-23 15:09:38 点击:145

手机物料二维码和OCR视觉识别

手机物料二维码和OCR视觉识别视频号

手机物料二维码和OCR视觉识别B

手机物料数据矩阵二维码和OCR视觉识别,测试对象是手机上的一些物料,如背壳、底板等。基本上每个物料上,都会有相应的二维码和字符进行标识。这里一般即要做二维码识别,也要做OCR光学字符识别。对于本视觉方案中的数据矩阵二维码的识别,比较简单,无论是NI视觉还是HALCON都可以识别,不过NI视觉的话对于不同的产品需要高速参数,通用性没有HALCON的强。而对于OCR光学字符识别,这里因为字符相对比较多,又比较小,很多都连接在一起的,对于NI视觉来说,这类连接在一起的字符识别比较难处理。而如果尝试深度学习的话,则识别起来要容易的多(可以尝试各种社交软件或手机图像软件中的提取图像中的文字功能)。

物料1照明效果

物料2照明效果

物料3照明效果

物料4照明效果

物料5照明效果

机器视觉光源

这里的手机物料有很多种。但是基本上所有的条码类型和字符都是一样的,都是在白色背景上的黑色特征。所以,对于光源来说并不会有太高的要求。使用常规的条形光源或环形光源都可以解决这类问题。字符和码是一排的,所以使用一个条形光源应该是最经济的方案。视野范围约有80mm,可以超长使用SHI-BLM14738-W这样的条形光源:

SHI-BLM14738-W

光源控制器

SHI-BLM14738-W的功率是比较小的,约10W左右,使用SHI-MAPSM2424-2CH即可。非常简易的小功率模拟控制器,共功率24W2路光源控制器,无级调节,不带触发、高低电平切换等附加功能,100来块钱,性价比高。

SHI-MAPSM2424-2CH

工业相机

产品视野范围是80-60mm左右,中间水平,二维码和字符的印刷笔画相对比较粗。这里考虑使用500万像素级别的即可满足要求。静态测量的话,使用性价比高的卷帘CMOS即可;而如果使用动态飞拍的话,建议考虑全局CMOS芯片来处理,成本会有所上升。

MER2-503-23GM/MER2-507-23GM

工业镜头

对于这种二维码和字符识别的产品来说,使用FA镜头即可;拍摄范围80mm的范围很多镜头可以满足,如常见的16mm25mm35mm的镜头。主要还是看允许的工作距离。如果距离近,那就使用16mm的,如果距离远,那就使用35mm的。考虑使用500万级别的低畸变高锐度的SHI-C2516FFW

SHI-C2516FFW

图像处理算法

对于数据矩阵二维码的识别,相对来说比较简单,无论是使用NI视觉还是HALCON,都可以比较容易识别:

NI视觉识别DataMatrix二维码1

NI视觉识别DataMatrix二维码2

NI视觉识别DataMatrix二维码3

NI视觉识别DataMatrix二维码4

NI视觉识别DataMatrix二维码5

而要OCR光学字符识别,NI视觉表现的就不尽如人意了。因为很多字符是连接在一起的。NI视觉对于分割字符的能力是比较欠缺的。很多字符分割都有问题,就没有办法识别了。

NI OCR不能正常分割字符

而对于这种字符识别,使用深度学习功能应该会更好一些。不需要拿模型去验证,只需要使用微信、QQ的截图,然后识别文字即可看到这些软件更容易识别到图像中的文字:

QQ截图识别到的文本

虽然也有部分字符识别错了,如将B当成了8,但是连接的字符都能正常分割。而将上述图像传输到手机中(遥遥领先),再提取图像中的内容,那文本均可正常读取且是正确的:

遥遥领先可以准确识别字符

所以对于这类字符识别,考虑使用深度学习的方法更有效,当然成本上可能会上升一些。

机器视觉项目实现难度

★~★★★★

项目的照明打光比较简单。其中的数据矩阵二维码读取相对来说比较简单,而字符识别的话,传统的OCR算法相对比较吃力,考虑使用深度学习的方法来处理。


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