文字認識は画像処理によるラインの自動化においては重要になってくる分野になります。
例えば製品にあるラベルの内容を認識することで、ラベルの内容が正しく印字されているのかであったり、ラベルの内容を把握して製品を管理したりといったことが可能です。
そのためには字領域の抽出という操作が重要となってきます。
例えば画像にあるワインボトルのラベルに対する文字認識の例題では、一見単純そうに見えますが、多くの文字認識システムでは、文字がにじんでいる場合には認識率が低下します。こうした問題を解決するには鮮明な画像を撮影できるように照明やカメラ位置をそれぞれのライン環境に合わせ、また文字認識のための学習と認識が正確なシステムを構築する必要があります。
ワインボトルの例では文字は黒で背景は灰色といった文字領域とそうでない領域で色がことなり、これを基に画像認識を行います。
まず、単純2値化を行い2つの領域の境界を求めます。また、今回のラベル認識では文字が縦長であり、この特徴を使ってそれぞれの文字同士が異なる文字領域であることを認識させます。これにより一つ一つの文字を認識できるようになります。
最後に、文字認識を行いますが、もちろんこの文字認識には学習段階、つまりサンプルデータを使ってどの文字がどの数字に当てはまるかを覚えさせる必要があります。
こうした文字の確認は非常に重要な工程の一部でしたが、従来では人が一つ一つ見て行わなければなりませんでした。
実際に使用されるラベルの文字はにじんでいたり、欠けていたりしてなかなか機械での判別が難しかったからです。しかし、画像処理技術の向上によりこうした文字の認識精度は格段に良くなってきております。
文字認識を自動化することで大きく生産性に寄与できるかと思います。
もし、「こういったことができないかな?」ということがあればぜひご相談ください!
お客様の工場ライン全体から、どのように導入すれば最適なのかをご提案させていただき、お客様の生産性最大化に貢献いたします。