先談一談字符模板那匹配法。字符模板匹配法看起來很蠢，但是在一些應(yīng)用上可能卻很湊效。比如在對電表數(shù)字進行識別時，考慮到電表上的字體較少，而且字體很統(tǒng)一，清晰度也很高，所以識別難度不高。針對這種簡單的識別場景，我們首先考慮的識別策略當然是簡單的模板匹配法。模板匹配法只限于一些很簡單的場景，但對于稍微復雜的場景，那就不太實用了。那此時我們可以采取OCR的一般方法，即特征設(shè)計、特征提取、分類得出結(jié)果的計算機視覺通用的技巧。在這里簡單說一下這里常見的方法。第一步是特征設(shè)計和提取，我們現(xiàn)在識別的目標是字符，所以我們要為字符設(shè)計它獨有的的特征，來為后面的特征分類做好準備。再將這些特征送入分類器（SVM）做分類，得出識別結(jié)果。這種方式比較大的缺點就是，人們需要花費大量時間做特征的設(shè)計，這是一件相當費工夫的事情。通過人工設(shè)計的特征（例如HOG）來訓練字符識別模型，此類單一的特征在字體變化，模糊或背景干擾時泛化能力迅速下降。而且過度依賴字符切分的結(jié)果，在字符扭曲、粘連、噪聲干擾的情況下，切分的錯誤傳播尤其突出。針對傳統(tǒng)OCR解決方案的不足，學界業(yè)界紛紛擁抱基于深度學習的OCR。機器視覺和深度學習的結(jié)合發(fā)展趨勢怎樣？四川CCD機器視覺系統(tǒng)

    CCD機器視覺具有哪些功能：1、定位功能：可以自動定位被檢查產(chǎn)品外觀上的位置特征，在檢測過程中如果這些外觀特征與數(shù)據(jù)庫提供的圖像坐標不一致，就可以判斷出產(chǎn)品為缺陷或瑕疵產(chǎn)品。2、測量功能：可以自動測量產(chǎn)品的外觀尺寸，通過CCD相機對檢測產(chǎn)品進多角度拍攝，可測產(chǎn)品長寬高等基本數(shù)值，也可根據(jù)不同的產(chǎn)品測量需求通過增加CCD相機數(shù)量及角度調(diào)整可以講測量精度提高道，同時測量各種形狀物體尺寸。通過數(shù)據(jù)庫運算得出相應(yīng)尺寸與數(shù)據(jù)庫中固有數(shù)據(jù)進行對比來判斷產(chǎn)品尺寸是否合格。3、識別功能：可以自動識別產(chǎn)品的顏色、圖形、字符等，通過數(shù)據(jù)庫進行運算判斷出檢測產(chǎn)品上出現(xiàn)的字符、顏色、圖形是否正確從而判斷被檢產(chǎn)品是否合格。4、檢測功能“可以自動檢測產(chǎn)品上是否有無謀些特征，通過數(shù)據(jù)庫運算進行特征判斷，被檢產(chǎn)品的這些特征有或超出原有特征出現(xiàn)的新特征，來判斷被檢產(chǎn)品是否合格。 成都CCD自動對位系統(tǒng)開發(fā)平面條紋光源在玻璃類產(chǎn)品外觀檢測中如何運用？

    OCR流程現(xiàn)在就來整理一下常見的OCR流程，為了方便描述，那就舉文檔中的字符識別為例子來展開說明吧。假如輸入系統(tǒng)的圖像是一頁文本，那么識別時的首先是判斷頁面上的文本朝向，因為我們得到的這頁文檔往往都不是很完美的，很可能帶有傾斜或者污漬，那么我們要做的另外一件事就是進行圖像預處理，做角度矯正和去噪。然后我們要對文檔版面進行分析，對每一行進行行分割，把每一行的文字切割下來，再對每一行文本進行列分割，切割出每個字符，將該字符送入訓練好的OCR識別模型進行字符識別，得到結(jié)果。但是模型識別結(jié)果往往是不太準確的，我們需要對其進行識別結(jié)果的矯正和優(yōu)化，比如我們可以設(shè)計一個語法檢測器，去檢測字符的組合邏輯是否合理。比如，考慮單詞Because，我們設(shè)計的識別模型把它識別為8ecause，那么我們就可以用語法檢測器去糾正這種拼寫錯誤，并用B代替8并完成識別矯正。這樣子，整個OCR流程就走完了。從大的模塊總結(jié)而言，一套OCR流程可以分為：版面分析->預處理->行列切割->字符識別->后處理識別矯正從上面的流程圖可以看出，要做字符識別并不是單純一個OCR模塊就能實現(xiàn)的（如果單純的OCR模塊，識別率相當?shù)停?/p>

    什么是OCR？OCR英文全稱是OpticalCharacterRecognition，中文叫做光學字符識別。它是利用光學技術(shù)和計算機技術(shù)把印在或?qū)懺诩埳系奈淖肿x取出來，并轉(zhuǎn)換成一種計算機能夠接受、人又可以理解的格式。文字識別是計算機視覺研究領(lǐng)域的分支之一，而且這個課題已經(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)開始掙錢了。其實我們自己也能感受到，OCR技術(shù)確實也在改變著我們的生活：比如一個手機APP就能幫忙掃描名片、身份證，并識別出里面的信息；汽車進入停車場、收費站都不需要人工登記了，都是用車牌識別技術(shù)；我們看書時看到不懂的題，拿個手機一掃，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)用在當今時代確實是百花齊放啊。 邊沿檢測算法的步驟是什么？

    邊緣檢測算法的基本步驟如下：1、濾波:邊緣檢測算法主要是基于圖象強度的一階和二階導數(shù)，但導數(shù)的計算對噪聲很敏感，因此必須使用濾波器來改善與噪聲有關(guān)的邊緣檢測器的性能。2、增強:增強邊緣的基礎(chǔ)是確定圖象各點鄰域強度的變化值。增強算法可以將鄰域(或局部)強度值有較大變化的點突顯出來。3、檢測:在圖象中有許多點的梯度幅值比較大，而這些點在特定的應(yīng)用領(lǐng)域中并不都是邊緣，所以應(yīng)該用某種方法來確定哪些點是邊緣點。常采用梯度幅值Ill值判據(jù)。4、定位:如果某一應(yīng)用場合要求確定邊緣位置，則邊緣的位置可在子象素分辨率上來估計，邊緣的方位也可以被估計出來。在用機器視覺進行尺寸測量時，這四步必不可少，尤其必須指出邊緣的精確位置和方位。機器視覺檢測技術(shù)，以其強大的性能優(yōu)勢，使得產(chǎn)品質(zhì)量標準化，檢測速度快，檢測結(jié)果可靠、穩(wěn)定，并且可以長時間檢測，廣泛應(yīng)用于各大領(lǐng)域。介紹了機器視覺的概念和機器視覺的組成，闡述了機器視覺技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀。貴州CCD自動定位對位系統(tǒng)

工業(yè)中無序抓取運用多嗎？四川CCD機器視覺系統(tǒng)

    自動光學檢測（automatedopticalinspection,AOI）技術(shù)，也稱為機器視覺檢測（machinevisioninspection,MVI）技術(shù)或自動視覺檢測（automatedvisualinspection,AVI）技術(shù)。在有些行業(yè)，如平板顯示、半導體、太陽能等制造行業(yè)，AOI這一術(shù)語更加流行，被人知曉。但是AOI和MVI/AVI在概念和功能上還是有細微差別的。從狹義上來說，MVI是一種集成了圖像傳感技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、運動控制技術(shù)，在工業(yè)生產(chǎn)過程中，執(zhí)行測量、檢測、識別和引導等任務(wù)的一種新興的科學技術(shù)。MVI的基本原理：它采用光學成像方法（如相機，或者一個復雜的光學成像系統(tǒng)）模擬人眼的的視覺成像功能，用計算機處理系統(tǒng)代替人腦執(zhí)行數(shù)據(jù)處理，然后把結(jié)果反饋給執(zhí)行機構(gòu)（如機械手）代替人手完成各種規(guī)定的任務(wù)。四川CCD機器視覺系統(tǒng)

四川眾班科技有限公司專注技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品研發(fā)，發(fā)展規(guī)模團隊不斷壯大。公司目前擁有較多的高技術(shù)人才，以不斷增強企業(yè)重點競爭力，加快企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，實現(xiàn)穩(wěn)健生產(chǎn)經(jīng)營。四川眾班科技有限公司主營業(yè)務(wù)涵蓋面板設(shè)備，協(xié)作機器人，CCD，機器視覺，堅持“質(zhì)量保證、良好服務(wù)、顧客滿意”的質(zhì)量方針，贏得廣大客戶的支持和信賴。一直以來公司堅持以客戶為中心、面板設(shè)備，協(xié)作機器人，CCD，機器視覺市場為導向，重信譽，保質(zhì)量，想客戶之所想，急用戶之所急，全力以赴滿足客戶的一切需要。