Реферат на тему: Автоматизация процесса распознавания маркировки с помощью компьютерного зрения. Определение инструментов распознавания изображения.

Цель работы

Цель работы – провести сравнительный анализ возможностей библиотек OpenCV и Tesseract OCR для решения задач предобработки изображений (бинаризация, шумоподавление, коррекция перспективы) и распознавания текстовой/графической маркировки, определить оптимальную последовательность их применения и предложить методы повышения точности распознавания (включая базовое машинное обучение для классификации символов или проверки валидности кода) с целью создания эффективного алгоритма, применимого в системах автоматической идентификации на производстве и в логистических центрах.

Основная идея

Идея реферата заключается в разработке методологии автоматического считывания маркировок на товарах и компонентах с использованием комбинации классических алгоритмов компьютерного зрения (на основе OpenCV) и оптического распознавания текста (Tesseract OCR), дополненных простыми моделями машинного обучения для повышения точности распознавания в условиях неидеального изображения (размытие, неравномерное освещение, деформации упаковки). Основной фокус – применение этой методологии для оптимизации процессов учета и идентификации в складской логистике.

Проблема

Основная практическая проблема заключается в низкой надежности и точности автоматического распознавания текстовых и графических маркировок (штрих-коды, QR-коды, серийные номера, логотипы) на объектах в реальных условиях промышленной эксплуатации и логистических операций. Существующие системы часто дают сбои при работе с изображениями, имеющими артефакты: размытие из-за движения конвейера или объекта, неравномерное или недостаточное освещение складских помещений, оптические искажения от кривизны упаковки или неидеального угла съемки, а также физические повреждения самой маркировки. Это приводит к ошибкам идентификации, необходимости ручного вмешательства, замедлению процессов учета, приемки, отгрузки и, как следствие, к финансовым потерям и снижению эффективности работы цепочек поставок.

Актуальность

Актуальность темы обусловлена резким ростом требований к скорости, точности и автоматизации процессов в логистике и производстве в условиях глобализации цепочек поставок, развития электронной коммерции и концепций Индустрии 4.0. Повсеместное использование маркировки для отслеживания товаров, управления запасами и обеспечения прослеживаемости требует высокоэффективных и надежных систем ее автоматического считывания. Одновременно, стремительное развитие библиотек компьютерного зрения (OpenCV) и технологий оптического распознавания текста (Tesseract OCR), а также доступность инструментов машинного обучения, открывают новые возможности для создания более устойчивых к помехам алгоритмов распознавания. Повышение точности и надежности этих систем напрямую влияет на оптимизацию издержек, минимизацию ошибок и повышение конкурентоспособности предприятий.

Задачи

1. 1. Провести сравнительный анализ функциональных возможностей и ограничений библиотек компьютерного зрения (OpenCV) и оптического распознавания текста (Tesseract OCR) применительно к задачам предварительной обработки изображений маркировки (включая бинаризацию, фильтрацию шумов, коррекцию освещения, геометрические преобразования для устранения перспективных искажений) и непосредственного распознавания текстовых и графических элементов.
2. 2. Определить оптимальную последовательность операций обработки изображения с использованием инструментов OpenCV для улучшения качества входных данных перед передачей на распознавание в Tesseract OCR в условиях типичных помех (размытие, неравномерное освещение, деформации).
3. 3. Исследовать и предложить методы повышения итоговой точности распознавания, включающие: а) применение простых моделей машинного обучения (например, на основе алгоритмов типа k-NN или SVM, реализованных в OpenCV) для классификации сложных или поврежденных символов после этапа OCR; б) внедрение алгоритмов проверки валидности распознанных кодов (например, проверка контрольных сумм штрих-кодов, использование словарей ожидаемых значений).
4. 4. На основе проведенного анализа сформулировать практические рекомендации по построению эффективного алгоритма автоматического распознавания маркировки, интегрирующего этапы предобработки средствами OpenCV, распознавания текста Tesseract OCR и пост-обработки с элементами машинного обучения, пригодного для внедрения в системах автоматической идентификации на производственных линиях и в логистических комплексах.