這些年深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，讓OCR技術(shù)煥發(fā)第二春?，F(xiàn)在OCR基本都用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)做了，而且識(shí)別率也是驚人的好，人們也不再需要花大量時(shí)間去設(shè)計(jì)字符特征了。在OCR系統(tǒng)中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要充當(dāng)特征提取器和分類(lèi)器的功能，輸入是字符圖像，輸出是識(shí)別結(jié)果，一氣呵成。當(dāng)然用深度學(xué)習(xí)做OCR并不是在每個(gè)方面都很好，因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，那么如果我們沒(méi)有辦法得到大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)，這種方法很可能就不奏效了。其次，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要花費(fèi)大量的時(shí)間，并且需要用到的硬件資源一般都比較多，這幾個(gè)都是需要考慮的問(wèn)題。在一些簡(jiǎn)單環(huán)境下OCR的準(zhǔn)確度已經(jīng)比較高了（比如電子文檔），但是在一些復(fù)雜環(huán)境下的字符識(shí)別，在當(dāng)今還沒(méi)有人敢說(shuō)自己能做的很好?，F(xiàn)在大家都很少會(huì)把目光還放在如何對(duì)電子文檔的文字識(shí)別該怎么進(jìn)一步提高準(zhǔn)確率了，因?yàn)樗麄儼涯抗夥旁诟刑魬?zhàn)性的領(lǐng)域。OCR傳統(tǒng)方法在應(yīng)對(duì)復(fù)雜圖文場(chǎng)景的文字識(shí)別顯得力不從心，越來(lái)越多人把精力都放在研究如何把文字在復(fù)雜場(chǎng)景讀出來(lái)，并且讀得準(zhǔn)確作為研究課題，用學(xué)界術(shù)語(yǔ)來(lái)說(shuō)，就是場(chǎng)景文本識(shí)別（文字檢測(cè)+文字識(shí)別）。如何實(shí)現(xiàn)高效穩(wěn)定的機(jī)器視覺(jué)運(yùn)用？自動(dòng)化視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)哪家好
雖然深度學(xué)習(xí)，人工智能和認(rèn)知系統(tǒng)的概念并不新鮮，但也是近些年它們才真正應(yīng)用于機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)。隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的不斷發(fā)展，系統(tǒng)在不需要計(jì)算機(jī)編程的情況下也可以具有分析和分類(lèi)對(duì)象的能力。而人工智能（AI）和深度學(xué)習(xí)是推動(dòng)機(jī)器視覺(jué)發(fā)展的重要技術(shù)手段。然而，描述這些概念背后的潛在科學(xué)更為簡(jiǎn)單。例如，在傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中，可能需要讀取零件上的條形碼、判斷其尺寸或檢查其是否有缺陷。為此，系統(tǒng)集成商通常使用現(xiàn)成的軟件，這些軟件提供了標(biāo)準(zhǔn)工具。例如，可以部署這些工具來(lái)確定數(shù)據(jù)矩陣代碼，或者使用圖形用戶(hù)界面來(lái)測(cè)量零件尺寸的工具集。因此，部件的測(cè)量可以分為好或壞，這取決于它們是否符合某些預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)。與這種測(cè)量技術(shù)不同，所謂的“深度學(xué)習(xí)”工具更好地歸類(lèi)為圖像分類(lèi)器。與專(zhuān)門(mén)讀取條形碼數(shù)據(jù)的軟件不同，它們被設(shè)計(jì)用于確定圖像中的對(duì)象是存在還是好或壞。因此，這些工具是互補(bǔ)的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)工具將拓展其他機(jī)器視覺(jué)技術(shù)。例如，這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以判斷數(shù)據(jù)矩陣代碼存在于圖像中的概率，但要解碼它，將使用傳統(tǒng)的條形碼算法。 成都自動(dòng)化CCD視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)的結(jié)合發(fā)展趨勢(shì)怎樣？
手機(jī)等移動(dòng)電子產(chǎn)品的玻璃蓋板的表面缺陷檢測(cè)，是當(dāng)下機(jī)器視覺(jué)的熱點(diǎn)應(yīng)用，也是難點(diǎn)應(yīng)用之一。針對(duì)玻璃蓋板表面的劃痕，分別使用普通線形光源和交叉線形光源對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)（光源架設(shè)方向與運(yùn)動(dòng)方向垂直）。使用普通線光源檢測(cè)“橫向劃痕”時(shí)缺陷可見(jiàn)，使用普通線光源檢測(cè)“縱向劃痕”時(shí)缺陷不可見(jiàn)，使用交叉線光源檢測(cè)“縱向劃痕”時(shí)缺陷可見(jiàn)。因此，在實(shí)際檢測(cè)過(guò)程中，將普通線光源和交叉線光源配合使用，可以很好地檢出玻璃蓋板上的橫豎劃痕。這種方法可用于檢測(cè)玻璃蓋板、薄膜、金屬面等產(chǎn)品上的劃痕和條紋等缺陷。平面無(wú)影光源能提供高均勻度的漫射照明，可以消除產(chǎn)品表面不平整形成的干擾，成像效果與“圓頂+同軸光源組合”類(lèi)似，且相比于組合光源而言，更節(jié)省空間。在檢測(cè)表面不平整的物體時(shí)，如塑料等材質(zhì)柔軟的包裝袋表面，推薦使用平面無(wú)影光源。用同軸光源時(shí)，光線明暗不均勻，無(wú)法檢測(cè)不平整物品；使用圓頂光源照明存在陰影，也無(wú)法檢測(cè)不平整物品；使用平面無(wú)影光源，打光均勻，成像清晰且包裝袋上的字體清晰可見(jiàn)，適用于檢測(cè)不平整物品表面。使用同軸光源時(shí)成像效果差，而使用平面無(wú)影光源的成像效果比較好。除此之外。
高速圖像數(shù)據(jù)處理與軟件開(kāi)發(fā)是自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)的主要技術(shù)。由于自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)是以圖像傳感獲取被測(cè)信息，數(shù)據(jù)量大，尤其是高速在線檢測(cè)，圖像數(shù)據(jù)有時(shí)是海量的，為滿(mǎn)足生產(chǎn)節(jié)拍需求，必須采用高速數(shù)據(jù)處理技術(shù)。常用的方法有共享內(nèi)存式的多線程處理，共享內(nèi)存或分布式內(nèi)存多進(jìn)程處理等；在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)上采用分布式計(jì)算機(jī)集群，把巨大的圖像分時(shí)、分塊分割成小塊數(shù)據(jù)流，分散到集群系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)處理。對(duì)于耗時(shí)復(fù)雜的算法，有時(shí)單靠計(jì)算機(jī)CPU很難滿(mǎn)足時(shí)間要求，這時(shí)還需配備硬件處理技術(shù)，如采用DSP、GPU和FPGA等硬件處理模塊，與CPU協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)快速?gòu)?fù)雜的計(jì)算難題。近幾年來(lái)，尤其我國(guó)2015年發(fā)布《中國(guó)制造2025》發(fā)展戰(zhàn)略以來(lái)，用機(jī)器代替人，即采用機(jī)器視覺(jué)或自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)代替人工視覺(jué)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品零部件制造質(zhì)量在線高效自動(dòng)檢測(cè)和品質(zhì)控制，得到諸多行業(yè)的青睞。AOI技術(shù)目前廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、生物醫(yī)療等行業(yè)，尤其在精密制造與組裝行業(yè)，如手機(jī)、液晶面板、硅片、印制電路板等領(lǐng)域，尤其是3DAOI機(jī)器人引導(dǎo)裝配與抓取，2DAOI表面缺陷技術(shù)發(fā)展異常迅速，各種高新技術(shù)檢測(cè)裝備層出不窮。 AOI檢測(cè)系統(tǒng)由什么組成？
針對(duì)大面積大視野的樣品檢測(cè)，條形光源和背光源是優(yōu)先光源。大尺寸背光源，通過(guò)LED的高密度排列，提供高均勻性與高亮度的照明效果，能突出物體的外形輪廓等特征。而條光的指向性強(qiáng)且光線均勻，通過(guò)調(diào)整角度或者多個(gè)條光組合可檢測(cè)較大面積的外觀缺陷。針對(duì)磨砂材質(zhì)的表面缺陷，可使用指向性好的光源。指向性好的光源可以突出材料表面的顆粒感；相比之下，漫射光源則會(huì)使外觀缺陷的成像圖沒(méi)有對(duì)比度。針對(duì)部分需要分多次拍照且有速度要求的樣品，需使用高亮光源。多工位多次拍攝成像的外觀檢測(cè)，需使用頻閃拍照系統(tǒng)，且光源體積要小，重量要輕。交叉線形光源傳統(tǒng)線形光源，多應(yīng)用于高速大幅面樣品的識(shí)別、定位、缺陷檢測(cè)及尺寸測(cè)量等檢測(cè)項(xiàng)。在劃痕類(lèi)的缺陷檢測(cè)中，如果使用傳統(tǒng)的線形光源，只能檢測(cè)出“橫向缺陷”，而“縱向缺陷”則難以被發(fā)現(xiàn)。外觀缺陷檢測(cè)中如何打光？昆明機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)研發(fā)公司
視覺(jué)系統(tǒng)優(yōu)劣的關(guān)鍵取決于什么？自動(dòng)化視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)哪家好
什么是OCR？OCR英文全稱(chēng)是OpticalCharacterRecognition，中文叫做光學(xué)字符識(shí)別。它是利用光學(xué)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)把印在或?qū)懺诩埳系奈淖肿x取出來(lái)，并轉(zhuǎn)換成一種計(jì)算機(jī)能夠接受、人又可以理解的格式。文字識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域的分支之一，而且這個(gè)課題已經(jīng)是比較成熟了，并且在商業(yè)中已經(jīng)有很多落地項(xiàng)目了。比如漢王OCR，百度OCR，阿里OCR等等，很多企業(yè)都有能力都是拿OCR技術(shù)開(kāi)始掙錢(qián)了。其實(shí)我們自己也能感受到，OCR技術(shù)確實(shí)也在改變著我們的生活：比如一個(gè)手機(jī)APP就能幫忙掃描名片、身份證，并識(shí)別出里面的信息；汽車(chē)進(jìn)入停車(chē)場(chǎng)、收費(fèi)站都不需要人工登記了，都是用車(chē)牌識(shí)別技術(shù)；我們看書(shū)時(shí)看到不懂的題，拿個(gè)手機(jī)一掃，APP就能在網(wǎng)上幫你找到這題的答案。太多太多的應(yīng)用了，OCR的應(yīng)用在當(dāng)今時(shí)代確實(shí)是百花齊放啊。 自動(dòng)化視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)哪家好
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