基于OpenCV与PaddleOCR的门护板装配总成序列号识别技术解析

AOINZ

于 2025-02-06 13:56:50 发布

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文章标签： opencv 人工智能计算机视觉 ocr

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/A12444w/article/details/145472200

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一、项目背景

在工业自动化领域，产品标识的自动识别是实现智能制造的重要环节。本文介绍一种基于OpenCV图像处理和PaddleOCR文字识别技术的门护板装配总成序列号检测方案。该方案能够自动定位产品表面的标识区域，并通过深度学习模型准确识别字符内容。

二、技术架构

系统采用分层处理架构，主要流程如下：

图像输入 → 预处理 → ROI定位 → 方向校正 → 文字识别 → 结果解析

三、核心算法解析

3.1 图像预处理

采用多阶段增强策略优化输入图像：

# 亮度补偿与高光消除
enhanced_img = apply_local_brightness_compensation(img)
cleaned_img = remove_specular_highlights(enhanced_img)

# 自适应阈值二值化
gray = cv2.cvtColor(cleaned_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)

3.2 ROI定位与校正

通过形态学操作和Blob分析精确定位标识区域：

# 线状噪声过滤
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (15,1))
denoised = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# Blob分析定位最大区域
contours, _ = cv2.findContours(denoised, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
max_area = 0
for cnt in contours:
    area = cv2.contourArea(cnt)
    if area > max_area:
        max_area = area
        best_cnt = cnt

3.3 方向智能校正

基于内容分析实现自动旋转校正：

def auto_rotation_correction(image):
    scores = []
    for angle in [0, 90, 180, 270]:
        rotated = rotate_image(image, angle)
        score = right_angle_score(rotated)
        scores.append((angle, score))
    best_angle = max(scores, key=lambda x:x[1])[0]
    return rotate_image(image, best_angle)

3.4 文字识别与解析

集成PaddleOCR进行高精度识别：

ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")
result = ocr.ocr(cropped_image)

# 结构化信息提取
def analyze_ocr_result(ocr_data):
    patterns = {
        'SN': r'SN[:：]\s*([A-Z0-9]{18})',
        'PN': r'PN[:：]\s*([A-Z]{6}\d{2}[A-Z]{6})'
    }
    results = {}
    for line in ocr_data:
        text = line[1][0]
        for key, pattern in patterns.items():
            match = re.search(pattern, text)
            if match:
                results[key] = match.group(1)
    return results