设计一套基于深度学习的文本检测比对系统,采用工业相机采集原产地烟包标签和物流入库条码标签的图像数据,利用OpenCV对图像进行预处理,提取标签位置并进行正畸和放大,利用PP-OCR超轻量级OCR系统对标签中的文字进行自动识别,并结合深度学习算法进行样本训练和逻辑匹配,实时检测出标签信息不符合的烟包,并触发剔除指令,将问题烟包移送至待检区.测试结果显示,该模型对烟包文本图像具有良好的识别效果,准确率达 99.85%.在实际应用中,信息的实时识别准确率能保持 99.97%,实现数据标签检查的自动化,降低检测人员的劳动强度,提高了生产线的自动化水平.
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