工业字符识别：基于 OCR 技术的金属表面字符提取研究

在当前的工业现场，图像信息已经成为了获取信息的重要手段之一。图像信息在工业智能化中扮演着重要的角色，推动了生产进程智能化、生产管控智能化等众多要素的革新，大大提高了工业生产效率，降低了工作人员的操作繁琐程度。在这些要素中，字符信息在工业生产过程中的生产、查询、跟踪、核对等方面都扮演着重要的角色。因此，从工业现场图像中有效提取字符信息对于工业智能化的发展具有十分重要的意义。

工业生产要求生产线上的产品信息能够被快速检测和识别，但是在实际生产过程中却存在各种因素干扰，例如工业字符对比度低、光照不均匀、表面腐蚀、金属产品图像背景杂乱等，这些都给字符识别带来了一定的难度。因此，针对目前工业字符识别所面临的难点，需要展开深入研究。

本文针对金属表面字符图像展开研究，结合其特点将 OCR（Optical Character Recognition）识别技术应用到工业生产领域。OCR 技术是一种通过光学手段将文字、数字等印刷稿件转化为电子文本的技术。将 OCR 技术应用到工业生产中，可以极大地提高工业字符识别的准确率和效率，从而为工业生产带来更多的便利和效益。