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子弹壳自动检测节省人力且降低错误率
工业相机结合深度学习OCR
[作者 兆鎂新提供]   2021年11月23日 星期二 浏览人次: [2527]

台北市警政署(NPA)近期结合工业相机与深度学习光学字元辨识的成效,藉由工业相机捕捉影像,采用机器学习演算法,对比原始样本,进行子弹壳自动检测。



图1 : 与The Imaging Source以及睿怡科技合作,透过机器视觉系统以及光学字元辨识(OCR),台北市警政署成功利用科技取代人力,增加子弹检测效率及减少人力成本。 (source:Shutterstock;兆镁新提供)
图1 : 与The Imaging Source以及睿怡科技合作,透过机器视觉系统以及光学字元辨识(OCR),台北市警政署成功利用科技取代人力,增加子弹检测效率及减少人力成本。 (source:Shutterstock;兆镁新提供)

光学字元辨识(Optical Character Recognition;OCR)针对撷取的文字图像档进行分析辨识处理,取得图片中文字资讯,常为机器视觉及影像处理任务之一,各式各样的检测项目经过OCR,能大幅增进检测效率。近期台北市警政署(NPA) 与The Imaging Source 兆镁新经销商睿怡科技合作,选择DMK 33GP031 GigE黑白工业相机,藉由相机捕捉影像,采用机器学习演算法,对比原始样本,进行子弹壳编号辨识。


从肉眼检测到自动化筛选

弹底标记是弹药的标记,作为一种分类系统,用于说明弹药的使用、安全运输、储存和品质控制。警察部门利用弹药控制资料库登记所有进出军械库的弹药。这些检查和录入任务由警官完成,每年国家警察单位为此耗费数百小时。


多年来,警政总署一直在寻找子弹检测自动化的方法,而这是警政单位第一次使用任何类型的视觉检测系统,找到可靠和高度精确的系统则成为最大的挑战。


机器视觉系统能达成细微的检测工作,运用工业相机撷取图像,经过后端开发AI 软体,自动识别弹壳底部文字及编号,顺利解决因人工检测产生的疲乏及错误率,同时节省大量人力成本。将两台DMK 33GP031 GigE黑白工业相机安装于检测台上,拍摄通过的子弹盒,撷取子弹底部的编号,之后端透过机器学习进行字元辨识,框列不合格的子弹。



图2 : 机器视觉系统能达成细微的检测工作,运用工业相机撷取图像,之後端透过机器学习进行字元辨识。(source:兆镁新)
图2 : 机器视觉系统能达成细微的检测工作,运用工业相机撷取图像,之後端透过机器学习进行字元辨识。(source:兆镁新)

黑白工业相进行OCR

为了让后端软体能更方便、快速且精准进行OCR相关计算,图片内容需尽量呈现黑白化,若原始影像为含有巨量资讯的彩色,软体通常都得先进行一个步骤的色彩处理,所选择的The Imaging Source GigE黑白工业相机则在图像撷取的阶段就已经为黑白影像,而5MP CMOS 感测器可提供清晰、无失真且低噪点的影像品质,GigE-Vision标准相容介面则确保稳定的传输且与硬体以及近乎所有影像处理库的快速整合,可让软体快速辨识影像中的字元。


在为台北警政署开发设计的机器视觉检测系统中,两台相机安装于检测台上,拍摄通过的子弹盒(一盒内约为50颗排列整齐子弹),子弹底部朝上,方便相机撷取编号,接着使用睿怡编写的OCR智慧软体进一步处理影像,系统自动框列空的子弹格或不合格的子弹编号,检测过程只需5秒钟。


相较传统 OCR技术要求排版工整,结合工业相机及深度学习OCR建立的机器视觉系统,即使辨识画面歪斜、拍摄物体表面不平整、字句无平整排列,都能清楚辨识,可随着处理过的资料量增加,加强辨别错字的辨识能力,自我学习优化。



图3 :  机器视觉系统透过学习完整且正确的子弹编号及排列,在检测中框列出不合格的子弹。 (source:睿怡科技)
图3 : 机器视觉系统透过学习完整且正确的子弹编号及排列,在检测中框列出不合格的子弹。 (source:睿怡科技)

藉由机器视觉系统快速且灵活的开发特性,成功的协助台湾警政单位解决多年来的人工检测问题,不仅大幅增进分类效率,也节省大量的人力成本。睿怡科技表示,透过机器视觉系统进行辨识,自动回报及捡选出规格不同的子弹,警政署成功减少约60%的人力,并且节省的人力成本,相当于每年200万元的经费。


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