超精确的OCR识别机器出现了！——显扬科技3D机器视觉的OCR识别

最新推荐文章于 2025-06-19 08:08:15 发布
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#3d #计算机视觉 #人工智能

显扬科技利用3D视觉设备HY-M5解决了金属工件上字体识别的难题，通过高精度点云校正和深度信息处理实现微米级识别，有效应对反光物体和曲面文字识别。该技术速度快、损耗少，适用于高反光金属工件的OCR，识别精度高达99%，广泛应用于工业检测。

背景：

近年来，在工业领域，基于三维机器视觉的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）的需求增长较快，相较于2D的光学字符识别（OCR）技术，3D的OCR技术可以显著降低被拍物体颜色等因素的干扰，通过获取高度信息进行识别，从而提高识别精度。与当前热门的深度学习对比，基于三维视觉的OCR具有识别快、成本低、无需数据集等优点，非常适合工业的应用。

难点：

最低0.47元/天 解锁文章
免费开源的高精度OCR文本提取，支持 100 多种语言、自动文本定位和脚本检测，几行代码即可实现离线使用（附源码）
代码讲故事
12-25 1849
免费开源的高精度OCR文本提取，支持 100 多种语言、自动文本定位和脚本检测，几行代码即可实现离线使用（附源码）。
超全的OCR数据集
3D视觉工坊
02-02 2769
作者：Tom Hardy Date：2020-02-02 来源：超全的OCR数据集 1、SynthText in the Wild dataset数据集下载链接：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/scenetext/数据集介绍：一个综合生成的数据集，其中单词实例放置在自然场景图像中，同时考虑场景布局。数据集由大约80万个合成词实例的800万个图像组成。每...
机器视觉在OCR（字符识别）检测中的应用
2301_76713776的博客
03-09 332
如果您只是比较价格而没有考虑设备的质量或您的需求，在购买机器视觉自动检测设备之前，您需要综合考虑价格，质量，服务，声誉，对您的需求的适用性等。例如，它用于检测螺钉，螺母，弹簧，大型硬件零件以及其他易于检测的视觉检测设备。大多数视觉检测设备是非标准的，定制的，并且标准型号的检测范围有限，并且可能不适合产品测试。自动视觉检测设备用于汽车紧固件，精密五金，陶瓷零件，橡胶硅酮，塑料制品，电子零件，磁性材料和手机零件等各个行业。4.检验精度：ccd视觉检测设备的价格与外观视觉检测设备的检测精度成正比。
票据机器人-OCR自动识别助力智能财务
weixin_42824978的博客
06-30 1674
当前票据的数字化问题尚未完全解决，人工处理海量票据的工作量较大，把票据录入系统、校验真伪的成本较高。 票据机器人对财务报销环节涉及的增票、火车票、飞机行程单、出租车票、定额发票、汽车票等票据进行自动分类、识别录入、验真及归档。 票据机器人：https://ai.ccint.com/api/vision/ocr_common_invoices ...
python ocr高精度识别_OCR识别-python版（一）
weixin_39669075的博客
11-25 3627
需求：识别图片中的文字信息环境：windows系统开发语言：python使用工具类：1.pyocr2.PIL3.tesseract-ocr步骤：1.pyocr网络通直接使用命令：pip install pyocr网络不通，转至https://pypi.python.org/pypi/pyocr/0.4.1下载安装2.安装pil网络通直接使用命令：pip install PIL网络不通，转至http...
机器视觉运动控制一体机应用例程|OCR字符识别应用
weixin_57350300的博客
02-25 2944
应用背景 OCR字符识别的应用场景非常广泛，例如在生产型企业领域中，OCR具有多样性的应用，比如读取仪表仪器上的文本，进行实时监控、读取产品上的生产日期、批号，以此来获得产品的信息和可追溯产品当天的生产情况、智能匹配识别产品的印刷信息，进行分拣等多种应用。 OCR最常见应用场景之一就是将物料上的字符进行OCR识别后再做分拣，它通过识别相对应的字符样本后，产线就可以进行智能匹配分拣。正运动技术的机器视觉OCR字符识别技术可以自动避免由于人疲劳操作或者分神造成的误判，从而实现提升产线的分拣准确性和产量。 此..
显扬科技3D机器视觉在工业上的典型应用
Hinyeung_Limited的博客
03-02 2642
显扬科技作为3D视觉制造商，也生产了很多高速高清三维机器视觉设备与智能协作机器人系统。3D视觉设备拥有快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，显扬科技3D视觉设备HY-M5就是高速高清三维机器视觉设备的代表性科技研发成品，我们大致可以概括出机器视觉在工业生产中的五大典型应用。 显扬科技3D视觉设备HY-M5的应用： 1.图像识别应用：3D视觉是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的...
基于显扬科技3D机器视觉HY-M5在汽车轮胎外观缺陷检测中的应用
Hinyeung_Limited的博客
09-23 608
通过显扬科技自主研发的高速高清三维机器视觉设备HY-M5工业相机将轮胎转换为图像信号，传送给图像软件处理系统，根据像素分布和亮度等信息，转变成数字信号。图像软件处理系统再对这些信号进行运算来抽取目标特征判定对比，实现自动化识别生产检测。
基于显扬科技自主研发3D机器视觉HY-X5在RJ45接插件缺陷检测的应用
Hinyeung_Limited的博客
09-14 450
目视检测RJ45接插件顶面、侧面和Pin针插孔等各功能区的外观缺陷。RJ45接插件各表面的材质不同且外观缺陷种类较多，部分外观缺陷如金属面划伤、注塑面凹坑等缺陷成像较弱且容易受背景干扰。
基于显扬科技自主研发3D机器视觉HY-X5在电池极耳缺陷检测的应用
Hinyeung_Limited的博客
09-20 789
随着计算机技术、图像处理技术的快速发展，近年来，许多企业开始聚焦于机器视觉，机器视觉检测技术是一种非接触式的全新高效检测技术，具备高精准度、高效率、对产品零损伤等优点，可有效地实现设备的生产自动化以及高效柔性化
怎样用计算机视觉技术实现ocr文字识别技术
weixin_42593701的博客
02-15 399
OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)是计算机视觉中的一个重要领域，可以用来识别图像中的文字并将其转化为计算机可读的文本。 以下是一些基本步骤来实现 OCR 文字识别： 数据采集：从现实世界中的文本图像中采集数据。这可以通过扫描文本文档或拍摄照片来完成。您需要收集足够数量和质量的文本图像，以便训练 OCR 模型。 数据预处理：对于 OCR，通常需要进...
3D 可视手写数字CNN识别
jr
12-07 688
http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/
OCR技术怎么保证集装箱号码识别准确率？可达99.99%
06-19 254
集装箱号码OCR识别优化方案：通过图像预处理精准定位号码区域，定制算法训练专用字符模型增强识别能力；校验环节按国际标准自动核查结果，人工复核低置信内容；采用多场景数据训练模型，结合高清设备采集，全面提升复杂环境下的识别准确率。
卷积神经网络3D视觉化模型（数字识别）
junjian Li
08-06 815
直通车
3D识别的重要代码仓库
价值知识传播者
02-22 234
https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d https://github.com/PaddlePaddle/Paddle3D https://github.com/mit-han-lab/bevfusion https://github.com/poodarchu/Det3D https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet
基于PaddleOCR的工件字符识别
①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；
06-29 1810
了解PaddleOCR，并用工件字符进行训练识别
Halcon金属表面字符提取（c++实现核心算子）
weixin_44901043的博客
02-13 2416
项目场景： 提取金属表面字符，即获取每个字符的位置区域。图中单个字符完整性不是很好，出现断开的现象。 二.解决方案： 1.图像阈处理 2.全局二值化 3.Blob分析 三.halcon代码 read_image (Image, 'engraved') gray_range_rect (Image, ImageResult, 7, 7) threshold (ImageResult, Region, 128, 255) connection (Region, ConnectedRegions) sel
【深度学习】OCR文字识别—基于CTC/Attention/ACE的三大解码算法
fengdu78的博客
08-15 5171
本文全面梳理一下OCR文字识别三种解码算法，先介绍一下什么是OCR文字识别，然后介绍一下常用的特征提取方法CRNN，最后介绍3种常用的解码算法CTC/Attention/ACE。什么是OC...
如何使用机器视觉来进行零件尺寸的检测
最新发布
11-20
使用机器视觉进行零件尺寸检测，通常可按以下方法操作： #### 图像采集 控制相机拍摄零件图片并保存，例如对于圆孔类零件（螺母），可控制相机拍摄其图片，这是后续尺寸检测的基础，确保图像清晰、完整地包含零件特征信息。像基于机器视觉的圆孔类零件尺寸测量系统就需控制相机拍摄圆孔类零件图片并保存[^3]。 #### 图像处理与算法设计 - 运用相关工具和编程语言设计程序。例如用opencv + python设计程序，对采集到的图像进行处理，找出工业相机拍摄图片中零件并实时检测、标记出来。 - 利用自适应算法对图像进行处理。基于LabVIEW图形化编程平台与机器视觉技术构建的自动化检测方案，通过模块化硬件架构与自适应算法设计，实现对机械零件多维度尺寸的非接触式高精度测量[^1]。 #### 尺寸测量 - 对于特定类型的零件，如圆孔类零件，可测量其关键尺寸，如内圆直径等。在找出零件并标记后，对其尺寸进行量化测量。 - 基于不同的视觉测量技术进行测量。机器视觉测量主要分为单目视觉测量、双目视觉测量、结构光视觉测量等，不同技术适用于不同场景和精度要求，例如显扬科技研发的高速高清三维机器视觉系统可实现高效率的零件尺寸检测，其精度能达亚微米级，三维数据采集帧率高达310帧，适用于对测量精度要求高的精密制造、军工航天、半导体产业等[^4][^5]。 #### 结果分析与交互 - 设计人机交互界面，可查看每个零件的尺寸。人为输入尺寸的范围，并标记尺寸不符合的零件，如用红框标记尺寸不符合要求的零件，方便操作人员直观地判断零件是否合格[^3]。 以下是一个使用Python和OpenCV进行简单圆形零件尺寸测量的示例代码： ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('part_image.jpg') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行高斯模糊 blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 使用霍夫圆变换检测圆形 circles = cv2.HoughCircles(blurred, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) if circles is not None: circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") for (x, y, r) in circles: # 绘制圆和圆心 cv2.circle(image, (x, y), r, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(image, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3) # 计算直径 diameter = 2 * r print(f"检测到的圆形直径: {diameter} 像素") # 显示结果 cv2.imshow("Detected Circles", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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