DLIA工业缺陷检测｜深度学习OCR缺陷检测，助产品表面字符缺陷品检

近年来，OCR在各行业应用广泛，如在食品行业中，可以通过印刷的二维码进行产品相关信息与价格的查询；在医药行业中，可以通过印制信息了解药品使用说明以及生产日期等内容；在半导体行业中，可以通过半导体晶片上的字符与条码得到每块晶片的具体信息内容等等。

OCR缺陷检测，是指对部件或产品上印刷的字符进行确认、辨别、判定的检测。但由于产品型号众多，商标丝印各不相同，且该类缺陷类型多样、产品成像角度不稳定。所以，OCR缺陷检测对于正确打光、工业相机的相对位置、被检测部件、复杂的机器视觉算法等要求非常高。深度学习对于OCR缺陷检测很重要，利用先进的图像处理技术获取目标信息，并识别目标物附带的文字图像，动态判断产品字符内容，并得出检测结果。

随着机器视觉技术的不断发展与深度学习技术的应用，使用该融合技术获取目标的信息，实现物体表面缺陷检测越来越普遍，OCR缺陷检测技术与前几年相比，完全是两个模样，对于检测产品表面字符已经不再是难点。

DLIA工业缺陷检测系统能够提供非接触、无损伤的全自动检测方法，从而对部件或产品表面的印刷内容进行更高效的OCR缺陷检测，并解决复杂背景下识别难度高的问题。此外，DLIA工业缺陷检测系统的识别准确率和识别速度还能够满足绝大部分检测场景的需求。

DLIA工业缺陷检测由深圳市虚数科技有限公司搭建而来，通过深度学习技术，动态判断产品字符内容。在未来，虚数科技将继续专注于工业缺陷检测这一领域，建立以深度学习为主的差异化发展优势，发展多元化生态链产业，打造一个智能产业技术平台，全面应用在在电子、包装、印刷、化工、食品、塑胶、纺织等行业中，让中国制造往工业4.0大踏步行走。