OCR识别技术在数字万用表自动识别过程中的应用

随着数字化和自动化技术的发展,光学字符识别(OCR)技术在工业和科研中的应用越来越广泛。本文探讨了OCR技术在数字万用表自动识别过程中的应用,通过分析其技术原理、应用案例以及优势,展望了其在未来的发展趋势。通过对数字万用表检定过程的自动化,OCR技术不仅提高了工作效率,还大大降低了人为误差,实现了更高的精准度和可靠性。

基于OCR识别的民生档案数字化管理研究

引言 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)属于一种高效的文字输入方式,亦可称之为文字识别。OCR技术的运用过程通常涉及将纸张上的文字、图像信息转化为计算机能识别的格式[1]。在档案工作“存量数字化、增量电子化”的要求下,研究OCR识别在民生档案数字化管理中的应用,设计基于OCR识别的档案数字化管理方案,有助于解决纸质档案在扫描、识别、分类等环节容易出错且耗费大量人力的问题,提升民生服务效率,推动信息化建设再上新台阶。

基于OCR技术的高校人事档案分类检索研究

针对目前人事档案整理过程中分类检索依赖人工、工作量大及排队等候处理时间长等问题,可利用OCR(光学字符识别)技术,积极推动在职人事档案材料查阅及补充工作。通过研究背景、智能检索工作原理、在职人事档案查阅工作机制、档案信息化系统智能审批等,将人事系统与档案信息化系统数据有效互通,从而提高办事效率,减轻档案人员的工作量,提升档案管理工作质效。

声光联合水下目标识别技术专利信息分析

声光联合水下目标识别技术是一种利用声波和光学技术相结合的方法,用于在水下环境中对目标进行识别和定位。声波可以在水下环境中传播得更远,但受到水下环境复杂性的影响,如水温、水流、水质等,会导致声波的传播受到干扰和衰减。而光学技术则受到水下环境中的光线衰减和散射的影响,但可以提供更高分辨率的图像。

基于OCR识别技术的碎片化时空信息库异常文件检测方法

为优化碎片化时空信息库中包含的异常文件的智能检测过程,降低工作人员的疲劳感,提高检测的精度与效率,提出基于OCR识别技术的碎片化时空信息库异常文件检测方法。利用图像二值化和旋转矫正等技术对扫描图像进行预处理,基于连接预选框网络的文本检测网络和端到端文本识别网络来自适应提取预处理图像中包含的文字信息。将识别出的文字信息描述为定长字节序列,得出该文件的统计特征,并对比信息库异常文件的标志特征,输出异常文件检测结果。结果表明,该异常文件检测方法的F-Score达到0.9以上,证明该方法具有良好的性能,能够在碎片化时空信息库中对异常文件进行高效准确的智能检测。

基于BIM技术的施工图纸自动化识别的应用研究

本文的研究旨在利用BIM技术对建筑施工图纸进行自动化的识别与分析。为此,建构了全面系统的BIM数据模型,该模型能够承载所有施工图纸的信息。接着设计出一款基于BIM模型的施工图纸OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)算法,并且在此基础上对基于规则和知识的施工图纸审核方法进行了探讨。通过研究得出,利用BIM技术进行施工图纸的自动化识别与分析,明显提高了施工图纸审核的效率与准确率,对工程管理产生了一种实际意义的变革。这种方法,不仅能够很好地识别和分析施工图纸中的形形色色的信息,如平立剖面图、机电综合管线图、文字、数值和符号等,同时也为施工图纸自动识别与分析带来了全新的工具,无疑地对优化施工图纸管理、提升工程管理效率及控制工程造价具有洪大的实际意义。

基于高分光学遥感影像的湖南省油茶林地识别技术研究——以汉寿县为例

基于高分光学遥感影像技术,对湖南省油茶产业大县汉寿县油茶林地进行分类特征提取、标注样本类别及建立分类模型等操作,实现研究区油茶林地高精度识别。结果显示:利用基于高分光学遥感影像的深度网络智能化提取油茶林地及人工确认的数据分析方法能够很好识别汉寿县油茶林地的空间分布,与2022年全县油茶精细化调查面积数据对比后精度较高(优于70%);空间分布上,汉寿县太子庙镇的油茶分布集中且面积最大,和地面调查的面积数据相比,该镇的油茶分布面积提取精度最高,为92.57%。研究方法能够较为精准地识别汉寿县油茶林地斑块,从而为湖南省油茶林地遥感普查与保护规划提供重要参考。

基于OCR技术的文本数据质量控制研究

文本数据质量的发展离不开海量的原生数据和网络原生数字资源的支持。原生数据包括业务数据、文献数据和用户数据三大类型。其中,文本数据是支撑文献数据搜索引擎和知识化资源系统建设的主要对象。目前对于文本数据质量控制存在流程复杂、数量巨大和技术效率要求较高的问题,OCR识别技术因此备受关注,其采用人工智能的辅助算法,OCR可以提高其兼容性。本文通过综述OCR技术的识别工作过程、关键技术、研究思路及在不同种类文献中的广泛应用,表明通过改善OCR技术可以提高对于文本数据的识别效率和准确度,实现文本数据的智能管理化。

基于OCR识别技术的工程机械结构件管理方法及系统

目前工程机械领域铭牌的录入完全采用人工进行手写登记再录入系统,导致录入效率低且无法有效追溯,因此为了实现高效自动化录入,提出了一种基于OCR识别技术的工程机械结构件管理方法及系统,主要用于物流管理系统、标准节租赁系统及数字化资产管理系统等。在该系统中,以手持移动终端APP为载体,手持移动终端APP提取图片,将图片上传至算法云服务器,算法云服务器将识别的结果返回给手持移动终端APP,至此实现了整个识别链路。目前该系统在物流管理系统和标准节租赁系统上运行良好且稳定,经实验室验证和上线试用验证,识别准确率为94.5%,有比较好的产品应用性。

扫描好助手——OCR光学字符识别技术

很多朋友在使用扫描仪的时候经常用到OCR,但OCR是什么呢？它在我们日常的使用当中能够帮助我们解决什么问题？它究竟是如何工作的呢？下面,让小编为大家一一解答。

基于OCR识别技术的自动阅卷系统的研究

利用光学字符识别(OCR)技术,设计的自动阅卷系统,不仅能够实现对答题卡的自动阅卷工作,还可以完成成绩的统计和成绩单的打印工作,已在实际中得到应用。结果表明该系统提高了考试阅卷工作的效率,与一般的自动阅卷系统相比,有着独特的优点,应用前景广阔。

基于OCR光学字符识别的翻译优化方法

以转化并翻译纸张等载体上文本资料为数字化信息为目标,提出一种基于OCR光学字符识别的翻译优化方法。利用具备摄像功能的设备拍摄含待翻译字符的图像,图像预处理时采用区域灰度差生长算法和叠加灰度值方式判断原始图像中背景信息和表格线条,去除原始图像中非字符像素干扰,得到二值化文本图像;图像分割时采用基于改进FCM聚类算法的图像分割方法,利用小波多尺度图像框架,引入时效性函数,降低二值化文本图像分割计算量,充分考虑相邻域信息,解决图像分割缺陷及干扰,获取二值化文本图像单个字符或单词;依据一阶Minkowski距离实现分割后的图像特征分类后,利用后处理方式结合上下文信息展开特征分类结果的进一步处理,提升翻译准确度。实验结果表明:所提方法可实现文字的精准翻译,应用效果较好。

浅谈降水类型的光学识别技术

降水现象是天气现象的重要组成部分,是气象站观测的重要项目之一,我国《地面气象观测规范》规定的台站观测项目为降水量、降水时数、降水强度以及降水类型。降水类型的自动识别仪器在我国还没有实现业务化,只在某些研究领域使用。本文介绍了基于光学原理的降水类型自动识别技术的发展现状以及各种识别技术的原理、特点和不足,并展望了其未来的发展趋势。

OCR文字识别与图文库检索技术初探

介绍文献的OCR识别 ,并对图文库检索技术作了初步探讨。

基于多源遥感技术的红层滑坡识别与监测研究

红层滑坡具有分布广泛、隐蔽性强、突发性高、识别难度大等特点,采用多源时序InSAR技术和光学遥感技术对四川省成都市龙泉山地区开展滑坡隐患识别,并以郑家房子滑坡为典型点开展时序监测分析,以揭示其变形规律。结果表明:基于时序InSAR技术共识别出9处滑坡地质灾害隐患点,ALOS-2数据的识别效果优于Sentinel-1数据;InSAR监测显示郑家房子滑坡变形具有周期性,变形区间与汛期重合,最大形变速率为-40 mm/a,最大变形量为134 mm。结合现场调查分析,该滑坡在强降雨等诱发因素下可能发生大规模失稳,直接威胁坡体居民区和村道,建议在雨季加强持续性监测。

光学标记识别技术的研究与实现

本文提出了基于图像的光学标记识别方式,研究了该方法的硬件设计和工作原理。采用光学标记识别方法可以将信息自动录入到计算机中进行识别处理,能极大地提高数据信息的采集速度,便于计算机存储、管理与检索,具有很好的市场前景。

基于光学字符识别技术的综合医院放射卫生管理系统设计与价值研究

目的:设计综合医院放射工作人员和射线装置共享管理的放射卫生管理系统,实现多院区放射卫生管理同质化和规范化。方法:采用从下至上分为基础数据层、数据接入层、聚合层、服务层和应用层(表现层)分层系统架构,设置人员管理、设备管理、监督管理、证件管理和系统管理5大功能模块,基于光学字符识别(OCR)技术和信息化管理理念设计放射卫生管理系统,对综合医院放射卫生管理过程中设备检测及备案、人员体检与培训、证件变更和校验管理等关键环节进行信息化管理。结果:放射卫生系统管理可以按照授权在线查看射线装置和场所检测报告,实时推送放射工作人员体检和培训信息,共享法规文件。系统应用后放射卫生相关资料平均查阅时间由系统应用前的10~15 min缩减为系统应用后的<2 min。结论:放射卫生管理系统的设计与实施,能够实现多院区数据共享和放射卫生管理全周期信息可追溯,降低放射卫生管理工作难度,保障综合医院多院区放射卫生管理的规范化和延续性。

基于大数据驱动的农村电商产品自动化识别系统

农村电子商务的发展和建设,为多样化的电商产品流向农村、服务农村提供了良好契机。促进农村电商产品推广和分销的同时,如何正确甄别面向农村的电商产品是否合适,通过电商产品的参数识别、统计进行分析,从而提高电商产品质量,降低管理电商产品成本,成为亟需解决的问题。电商产品在电商平台中的介绍往往以图像形式呈现,想要对电商产品进行参数识别,提取参数并进行统计分析,就需要一种时效性好、精确度高的自动化识别系统,针对此种问题,提出以大数据驱动为基础,依靠神经网络学习算法结合OCR技术的方式进行商品图像识别,保证在提高时效性的同时,提高图像识别的精确度。改进的识别系统以YOLO模型为基础依据,并针对其存在的不足进行了进一步优化。系统设计的部分包括检测模型的搭建、文字识别以及图片处理等。

基于光电测量技术的光学元件表面缺陷自动识别方法研究

随着先进光学仪器、精密测量技术的迅速发展,通常利用接触式、非接触式检测方案,对某些光学元件表面存在的缺陷问题进行人工或自动识别。提出了基于光电测量技术的光场复振幅识别、表面轮廓特征识别方案,结合Harris算子角点识别方法,对光学元件涉及到的尺寸、纹理、缺陷位置、缺陷梯度等数据参量,展开全方位的表面检测与识别,自动缺陷识别的误识率小于1%、漏识率小于2%,在识别效率、识别精度方面具有较大优势。

基于OCR技术的书写文字识别系统设计

OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别),是属于图型识别(Pattern Recogni-tion,PR)的一门学问。其目的就是要让计算机知道它到底看到了什么,尤其是文字资料。书写文字识别是人工智能理论在这一领域应用的一个分支,它研究的对象是如何利用电子计算机自动辨认人书写在纸张上的文字。文章主要是对模式识别的基本原理以及如何利用图像识别技术对书写文字的识别的研究,并给出了模板匹配法识别图像的原理。