自动光学识别OCR在票据自动识别系统中的应用研究

OCR是光学字符识别的缩写。它运用扫描,通过光学输入,把票据、报刊等文字转化为图像,然后在将这些图像转为计算机输入技术。随着科技的不断发展,这种技术运用越来越广泛,对票据自动识别起到了非常大的作用。本文从以下几个方面进行论述,从而促进票据自动识别系统的发展。

光学识别系统小型化设计

针对光学识别系统的技术指标,对其光学系统进行小型化设计。其中,傅里叶透镜与准直扩束系统均采用摄远型式结构,在满足其长焦距的前提下大大缩短了系统的光学筒长。为了使系统结构更精巧,引入了二元光学元件,利用ZEMAX辅助设计软件对光学系统结构进行优化;通过有效地折叠空间光路使系统布局更紧凑,最后研制出的小型化透射式光学识别系统,其总长为130 mm,总宽为90 mm,实现了小型化。经实验验证,该系统具有较好的相关探测性能,具有噪声小、探测精度高的优点。

光学图像信息多标记特征分层识别系统设计

为提升图像识别系统的识别率,降低识别耗时,设计了光学图像信息多标记特征分层识别系统。系统硬件部分主要由两个模块组成,分别为图像预处理模块和图像信息多标记特征分层识别模块。通过图像预处理模块对图像进行灰度处理、二值化处理和分割等变换处理,为提升识别结果的准确性,根据处理结果利用图像信息多标记特征分层识别模块得到合适的训练样本,将其放入BP神经网络中进行训练,判断并分析获取的信息。在上述基础上,通过分层的BoF-SIFI特征代表光学图像全局特征和局部特征,详细描述图像的分布特性,利用基于径向基函数的支持向量机分类器完成光学图像信息多标记特征分层识别。实验结果表明,所设计系统能够快速准确实现光学图像信息多标记特征的分层识别,验证了系统的实际应用效果。

OCR文字识别系统使用技巧

购买扫描仪时,附带的扫描软件中普遍都带有OCR识别功能,但是其识别率一般都很少令人满意,或者所附赠的OCR版本较早,部分功能已很难满足目前的需要,所以人们更乐于使用其它更先进的专业OCR识别软件进行汉字识别.

基于OCR技术的航天器材料及器件试验数据识别系统

航天器材料及器件数据库需要海量国内外试验报告数据的支撑,其中表格作为最普遍的数据存储形式含有的数据量最为庞大,然而面对人工识别提取表格数据工作繁琐且易出错的难点,以PDF文档的表格为研究对象,提出基于OCR技术的航天器材料及器件试验数据识别系统;采用了B/S架构,基于EXT、JAVA、Python等技术语言进行开发,系统具备PDF文档转换、表格识别、数据提取、数据编辑等功能;依据系统设计采用版面分析和PDFPlumber表格检测的关键技术和方法以达导准确有效识别PDF文档表格的目的,采用EXT表格控件形式展现提取的数据经试验测试实现了对PDF文档内规整表格的批量识别和数据提取;验证了设计方案的可行性,满足了试验数据试别系统的高识别准确率、快速识别等特点。

Tesseract-OCR的文档扫描识别系统

在高速信息化的时代,针对海量文档数据处理效率低下的问题,提出了一种基于OCR技术的识别系统,首先利用OpenCV对文档数据进行预处理滤波,边缘计算,灰度化等一系列预处理,然后使用Canny算子找到图片边缘信息后应用一个透视的转换去获取一个文档的自顶向下的正图,最后完成了一个基于Tesseract-OCR的文档扫描识别项目,该实验表明此方法具有准确的识别率,提供多种语言开发调用,以及具备高可用性;可以有效提升数据录入的效率,大大减轻人工的消耗。

光学相关识别系统

研究了PRSI光学相关识别系统,严格推证了整个相关识别过程。研究了该系统所需的坐标变换,由稳相原理导出了实现该坐标变换的纯光学方法,同时还研究了实现该坐标变换的光—电子学方法,并介绍了有关实验结果。

OCR文字识别系统的应用

OCR全称为Optical Character Recognition,是一种用于识别图像和图形中字符的识别技术。其实现原理是通过如扫描仪或数码相机等电子设备输入图形图像信息,将图像信息中的印刷体文字通过相应的转换形成一定的字符,并与字符数据库进行比对,最终将标准的文本信息输出。本文从OCR识别技术的发展和原理入手,结合EasyPR提供的识别功能,在移动端完成车辆识别的案例,将图片中的车牌信息转换成对应的文字以供编辑。

基于OCR技术的岸桥智能视觉识别系统设计

设计一套岸桥智能视觉识别系统,通过岸桥上合理布置和安装的高清摄像机,实时自动采集并记录集装箱图像,智能动态抓拍集卡车特定位置图像,应用图像处理、PLC联动、人工智能等先进技术,实现图片自动分析处理、集装箱箱号和箱型以及集卡车车号智能识别功能。实际应用结果表明,该系统能够准确高效识别箱号,可供操作人员查看历史数据和故障记录,满足码头现场的使用需求。

光学门锁安全识别系统

美国专利US2004/0124965 (2004年7月1日公布) 在日常生活中,门不仅是装饰,而且还关系到人的安全性和私密性,因此给门配备一把好锁是很重要的。

全新的输入方法——OCR印刷汉字识别系统

1.什么是OCR? OCR是Optical Character Recognize(光学字符识别)的英文缩写。印刷字符识别系统采用扫描仪扫描成图像文件,由计算机通过OCR软件自动辨认成文本文件,经过修改、编辑、排版,一篇符合您要求的文章就存在您的电脑中,以备您随时调用、输出。 OCR的出现把人们从繁重的手工键入中解脱出来,尤其是印刷资料的再录入,更能体现它的高效。所以OCR是一种全新的输入方法。 2.汉字识别系统的构成 整个印刷汉字文本的识别过程包括:

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。

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OCR模型的通信机房图片归档系统设计

目前通信机房图片归档,人工操作占据了主导地位,然而这种方式存在效率低、易出错等缺陷。在此背景下,文章提出了一种基于光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)模型的通信机房图片归档系统。该系统通过自动识别图片中的文字信息,分析图片所属的机房位置,进而按照机柜位置分类归档图片,实现自动化管理。经过测试,该系统的归档准确率达到了98%以上,显著提高了通信机房图片归档的效率。

基于车牌颜色特征的车牌识别系统

介绍了一种基于LabVIEW平台的、通过车牌颜色特征定位的车牌识别方法。本方法在LabVIEW平台利用车牌颜色特征和RGB、HSI等色彩模型特点,进行车牌定位;根据车牌的规定型号,采取比例法实现车牌字符分割;利用LabVIEW的OCR技术识别车牌。通过对车牌图库中的大量车牌进行识别测试,验证了所研发的车牌识别系统软件能够提高识别精度,降低识别成本。

Android平台的车辆VIN识别系统设计

为提高车辆识别码(VIN)录入的效率,设计并开发基于Android平台的车辆VIN识别系统。首先调用Android手机摄像头完成对VIN的定位及其图像获取;其次对获取的VIN原始图像进行灰度化、顶帽变换、图像增强和二值化;然后基于Google公司提供的开源Tesseract-OCR识别库[1]对预处理后的VIN图像进行字符特征提取,与训练生成的VIN字符库做匹配识别;最后为确保获得正确结果,对识别输出的VIN根据其编码规则进行校验和人工校正[2]。经过各种测试证明,各项功能实现效果很好,能有效地识别出多数车辆识别码[3]。