04 .

字符識別

挑戰(zhàn)

為實現(xiàn)汽車制造和使用過程中的信息可追溯，需要獲取車輛識別號碼（VIN碼），傳統(tǒng)機器視覺算法對反光、油漆顏色、不同材質(zhì)等情況造成的對比度低、成像效果差的字符識別難度大，容易造成誤判。

方案案例

SC7060智能相機采用深度學習字符識別工具，訓練150張相機讀取的樣本圖片，并測試所得模型，從而實現(xiàn)簡單高效的字符識別，識別準確率達99.9%以上，可增加樣本量以提高準確率。此外，通過在線標記遺漏字符，方案可確保模型所有字符的準確識別，大大節(jié)省了開發(fā)時間，提高了效率，適用于復雜有噪聲背景等棘手的字符識別應用。

圖為SC7060智能相機實現(xiàn)汽車識別（VIN）碼檢測

此外，?？?/a>機器人的機器視覺產(chǎn)品在汽車行業(yè)中的應用還包括發(fā)動機缸蓋表面字符讀取、輪胎出廠正反區(qū)分、汽車鍍鉻飾條表面缺陷檢測，輪轂讀碼等。

更多應用

圖1 |輪轂讀碼    圖2 | 輪胎出廠正反區(qū)分

圖3 |發(fā)動機缸蓋表面字符讀取    圖4 | 缺陷檢測系統(tǒng)

客戶收益

“?？禉C器人智能讀碼器可7*24小時全天候?qū)崟r讀取每輛車架上的二維碼信息，實現(xiàn)生產(chǎn)訂單信息一致化的應用，改變了工廠原有紙質(zhì)單據(jù)費時、低效的現(xiàn)狀，同時提高了準確率和工作效率?！?/p>

——北京福田戴姆勒汽車有限公司工程師

“采用?？禉C器人工業(yè)相機+VM算法平臺對20余種剎車片進行OCR字符識別，識別效果良好，大幅提高產(chǎn)品一致性，保證了產(chǎn)品質(zhì)量?！?/p>

——吉林大華機械制造有限公司工程師

“采用500萬像素工業(yè)相機和算子SDK多組工具讀取輪轂上的二維碼，適應各種工況的讀碼環(huán)境，大大提高了讀碼成功率和工作效率?！?/p>

——全球領先的鋁車輪制造商工程師

“采用500萬工業(yè)相機，搭配VM深度學習目標分類算法，實現(xiàn)輪轂錯裝檢測，確保輪轂型號與車輛匹配，分類誤檢率僅為0.02%，提高了檢測效率和準確率?！薄?a href="http://m.wnmc.org.cn/company/search.php?area=49" title="天津" target="_blank">天津大型汽車主機廠工程師“采用8套?？禉C器人SC7000智能相機，配合目標分類算法實現(xiàn)變速器焊縫檢測，漏檢率0，誤檢率0.05%，進一步提升了產(chǎn)品性能質(zhì)量。”——天津大型變速器研發(fā)生產(chǎn)廠商工程師