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基于机器视觉的标签OCR字符识别
字符识别本身其实是一个很宽的内容，其可以识别许多常规的字符、符号，但是对于有些情况，也确实是不好处理，如上图2中的磨损，以及其它的如连字、重叠、缺口等，都会造成字符识别错误或识别不到的情况。
机器视觉光源
对于光源来讲，这类产品比较好处理，因为字符是白色的，而背景是黑色的，因此基本上所有的光源都可以得到黑白对比明显的特征。主要考虑一下照明的均匀性。这里可以使用条形光源、环形光源、四面可调光源、四面无影光源等。
工业相机
根据标签的大小，使用相机分辨率也会不一样。标签越大，字越小，则分辨率要求越高。
工业镜头
一般使用CCTV镜头即可满足要求。
图像处理算法
此处优先肯定是使用OCR字符识别，另外也可以考虑使用分类、模式匹配等方法。不过就如开始时讲到的，对于OCR方法，磨损、重叠、缺口都有可能会引起误判。分类可解决一定的重叠、缺口，不过其精度也不高。模式匹配也可以应对一些重叠、缺口，同样他的精度不高。
机器视觉项目实现难度
★★~★★★★★
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发表于 2015-3-7 16:52:52
