【PaddleOCR3.0】在LabVIEW中使用OpenVINO部署PaddleOCR，实现高效工业文字识别

原创已于 2025-06-09 13:20:22 修改 · 850 阅读

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#labview #openvino #人工智能 #深度学习 #paddlepaddle #paddleocr #文字识别

于 2025-06-09 11:24:00 首次发布

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🧩前言

大家好，这里是仪酷智能 VIRobotics。

工业自动化和智能制造不断推动计算机视觉技术的深入应用，其中 文字识别（OCR） 是一项基础却关键的能力。从仪表读数、零件标识到铭牌检测，OCR在工业场景中广泛应用。然而传统OCR方法在面对复杂背景、模糊字符、变形文本时，往往力不从心。PaddlePaddle团队推出的最新PP-OCRv5模型，在精度、鲁棒性和推理效率上取得显著提升，凭借其轻量化架构和优异的性能，成为当前开源OCR方案中的佼佼者。

今天我们给大家介绍使用 AI Vision Toolkit for OpenVINO™ for LabVIEW™（AIVT-OV），在 LabVIEW 中低代码部署PP-OCRv5，实现工业场景下的高效文字识别。

📦 工具介绍：AIVT-OV是什么？

AIVT-OV 是一个基于 Intel OpenVINO™ 构建、由仪酷智能专为 LabVIEW 开发的
AI视觉工具包，它具备以下优势：

✅ 低代码使用：可视化拖拽，无需 Python/C++ 经验；

✅ 模型格式广：兼容 PaddlePaddle、ONNX、TensorFlow、PyTorch等框架模型；

✅ 平台支持全：CPU/GPU/NPU 通吃；

✅ 范例范围广：包含PaddleOCR、YOLO、Pose、Seg、DeepLab、Unet、SAM、Segment Anything、DeepSeek 等AI模型范例；

✅ 集成体验佳：LabVIEW风格原生API，完美融合工业控制与AI处理。

在这里插入图片描述

🔍 工业OCR的实际痛点

在真实工业场景中，OCR经常遇到这些挑战：

📸 图像模糊、反光、油污

🔠 中文英文符号混排

🌀 弯曲、倾斜、遮挡

🔍 动态采集，图像分辨率不一致

PaddleOCR（PP-OCRv5）的模型体系采用检测+分类+识别三级结构，在复杂背景下仍能稳定提取文本信息。PP-OCRv5源码可见：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

🛠 实战演示：LabVIEW中三步搞定PPOCR部署

第1步：环境准备

操作系统：> = Windows 10（64位）
LabVIEW： >= 2018 (64-Bit)。
AIVT-OV：安装 AIVT-OV
最新版工具包（VXgongzhonghao：仪酷智能科技回复"AIVT-OV"获取），运行下载的安装包，按照提示完成安装，更多安装问题可以参考安装教程。

第2步：打开OCR范例程序

1、在LabVIEW菜单中点击：
Help >> Find Examples >> VIRobotics >> AI Vision >> PaddleOCR

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2、双击paddleOcr_Openvino_easy.vi，打开程序框图面板，即可看到如下流程：

初始化模型 → 加载图片 → 推理识别 → 输出展示

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第3步：模型选择 + 图像识别

加载待识别图片，点击"运行"

👇识别结果图如下所示：
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目前范例默认加载色是server模型，可以修改server为"mobile",再次测试识别结果

模型版本	精度	速度	推荐场景
PPOCRv5-server	高	中	高精度检测、服务器端部署
PPOCRv5-mobile	中	高	实时场景、边缘设备、嵌入式系统

你可以按需切换模型实现"轻量化或精度优先"的部署策略。

🔧 高级玩法：多模型版本

如果你需要更多功能扩展，推荐使用此增强版示例paddleOcr_Openvino.vi，具备以下高级特性：

🧠 多模型版本集成

支持多个PPOCR版本切换：

PP-OCRv3（支持中/英文模型）
PP-OCRv4（精度与效率均衡）
PP-OCRv5（支持server/mobile架构）

只需在前面板菜单中选择，系统将自动加载对应模型。

🎯 可调节 scale 参数

🔄 CLS方向分类模块启用选择

根据识别场景（中文字符、非水平排列、扭曲字符），用户可启用或关闭CLS分类器模块，增强识别准确率与适应性。

双击paddleOcr_Openvino.vi，打开程序框图面板，即可看见如下所示程序：

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选择本次预计使用的模型，设置参数，运行程序，选择待识别图片，完成检测，点击STOP可结束程序，也可继续选择其他图片完成检测。
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也可以切换不同类型模型进行检测，如下所示两图分别是使用PPOCRv5的server和mobile模型检测结果，很明显，mobile模型检测速度更快。