隨著技術的發(fā)展，基于深度學習的計算機視覺算法在 OCR 領域占主導地位。作為提升傳統(tǒng)企業(yè)數字化進程的關鍵技術，中國光學字符識別市場規(guī)模的 2020-2027 年的復合增長率有望超過 20%，預計 2027 年將近 100 億元。參考：《2022 年中國文字識別 OCR 行業(yè)概覽：產業(yè)數字化轉型浪潮驅動 OCR 需求持續(xù)釋放》[1]

來源：頭豹研究院

在工業(yè)應用中，對 OCR 技術要求更高，這是因為：

01

相比背景單一且字體規(guī)范的辦公文檔識別場景，工業(yè)字符背景復雜且字體非標，例如：字符凹凸、彎曲字符、點狀印刷、背景高反光等，業(yè)內的綜合識別率僅有 90% 甚至更低，遠遠達不到實際應用 99.9% 的需求。

02

工業(yè)應用中，除了有字符識別的需求，通常還連帶字符缺陷檢測的需求，例如：文字殘缺、漏印、臟污等，希望一站式高效完成字符識別和字符檢測雙重任務。

在外觀瑕疵檢測領域，廣東榮旭智能技術有限公司作為定制化視覺檢測系統(tǒng)及一體化檢測裝備供應商，已耕耘了十多年，落地超過 200 多種 AI 質檢設備，并將 AI 技術和行業(yè)應用經驗集成到了圖形化 AI 視覺開發(fā)平臺：KVision，通過無代碼和遷移學習的方式，快速落地 AI 質檢設備。

KVision 軟件截圖

基于客戶一站式完成光學字符識別與字符缺陷檢測要求，我們基于 OpenVINO 打造了光學字符大師的 OCR-Master，其主要功能有：

01

光學字符識別：主要通過深度學習算法快速實現(xiàn)各種字體的識別，并基于 OpenVINO 優(yōu)化算法，快速部署在英特爾集成顯卡上；

02

字符缺陷檢測：主要通過聯(lián)合非監(jiān)督算法 + 監(jiān)督算法，將有缺陷的字符 100% 識別出來，重點做到“0 漏判”

OCR-Master 在工業(yè)復雜場景下，表現(xiàn)出識別率高、操作簡單、換型方便并能一站式完成客戶字符識別和瑕疵檢測要求的優(yōu)點，從眾多視覺產品中脫穎而出，并應用于各種細分行業(yè)中。