一、案例背景

（1）  项目需求

• 需要在左右两个工位进行四个点位的拍照。

• 对相机拍照的字符进行识别，把识别到的字符信息反馈给上位机系统。

• 要求CT在1秒内完成拍照识别。

（2）  项目痛点

• 字符识别难点在0和8，1和7，1和I的上面容易出现误识别。

• 生产效率要求高，要求四个点位拍照和识别的总耗时加起来不能超过1秒。

• 物料分为钢铝两种材质，钢件成像效果较好，字符识别率较高，铝件的成像效果偏差，导致部分字符容易出现误识别。

• 前期测试为搭建四个方案进行通讯切换方案，但是耗时过长，影响客户使用。

二、方案描述

（1）配单表

（2）方案示意图

（3）方案思路

• 相机安装方式为下朝上安装，相机和物料中间使用同轴白光进行补光。

• 设备为双工位，左右工位重复运行类型，下图为设备单工位运行的流程图。

（3）搭建与调试

• 安装好相机，连接相机修改相机IP，对相机和电脑网卡的网络进行配置，保证相机和电脑之间的正常通讯。

• 在图像设置页面进行相机的焦距和相机的曝光时间的调整，以保证相机取的图像都是清晰的。

• 添加条件分支工具，按照定义好的通讯指令去配置对应发分支。

• 在分支工具里面添加字符识别工具，添加工具后按照需求去设置对应的ROI区域，调整字符识别的参数，保证能够正确的识别字符。

• 在输出配置页面设置逻辑判断工具，按照需求去选择对应前提条件。

• 设置输出内容，选择对应需要输出的数据，假如没有数据则按照异常输出no read。
  

项目难点1：

    前期测试为搭建四个方案进行通讯切换，但因为使用深度学习模块，每次切换方案需要先注销当前的模块内容，再次加载另一个模块的内容，资源占用比较大，因此耗时过长，每次切换时间是8秒，最开始的方案每次运行耗时在21秒左右。

解决方案：

   定制了相机的通讯触发分支的方式进行方案优化，规避了方案切换导致的时间过长，整体CT时间优化到了11秒左右。

项目难点2：

   客户需求字符识别率99%以上，在调试的过程中发现存在部分字符因字形相近而识别错误的问题。

解决方案：

   现场收集相近字符图片，然后进行打标训练，最终达到识别率99%。

三、项目优势

• 本方案采用500W智能相机,为客户减低了成本提高了利润。

• 本视觉方案解决了客户对于OCR识别需求，节约了客户的CT时间,提升了客户产品的竞争力。

• 为客户提升了生产的效率，优化了生产流程的质量问题的溯源。

• 本方案采用识别率高达99%，我司智能相机的体积更小，安装更省空间。通过定制通讯触发分支的固件后，不计算机构运动时间，四个点位的相机拍照和识别耗时合计在600毫秒左右。