基于OCR技术的烟包出库信息比对系统开发  

作　　者：甘子卿 李强[1] 张佰明[1] 李家祁 韩佳起 陆海宁 

机构地区：[1]江苏中烟工业有限责任公司徐州卷烟厂,江苏徐州221000

出　　处：《设备管理与维修》2024年第3期100-103,共4页Plant Maintenance Engineering

摘　　要：设计一套基于深度学习的文本检测比对系统,采用工业相机采集原产地烟包标签和物流入库条码标签的图像数据,利用OpenCV对图像进行预处理,提取标签位置并进行正畸和放大,利用PP-OCR超轻量级OCR系统对标签中的文字进行自动识别,并结合深度学习算法进行样本训练和逻辑匹配,实时检测出标签信息不符合的烟包,并触发剔除指令,将问题烟包移送至待检区。测试结果显示,该模型对烟包文本图像具有良好的识别效果,准确率达99.85%。在实际应用中,信息的实时识别准确率能保持99.97%,实现数据标签检查的自动化,降低检测人员的劳动强度,提高了生产线的自动化水平。

关 键 词：OCR OPENCV PP-OCR 出库信息 深度学习 

分 类 号：TP311.1[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]