OCR识别其实就是识别图片上的文字,提取出来并变成可编辑的文档。OCR识别使得传统人力操作业务流程变得更加智能化,极大的简化了我们处理数据的方式,解放双手的同时,降低了企业人工负担。
那么OCR识别到底是如何应用的?日常生活中,你肯定有遇到过。比如金融行业在进行银行卡绑定时,传统模式是人工录入银行卡号,一长串的卡号极易出错且速度很慢。通过OCR识别技术,用户仅需上传银行卡图片,即可在毫秒内实现银行卡号的快速准确录入。OCR识别在工业场景中,又有哪些应用呢?
OCR识别应用案例
1、汽车零部件
应用背景:汽车零部件在生产流通过程中,需要识别滚轴上的字符串号,每天都需要工人手抄,然后录入电脑,耗时费力,容易出错。
解决方案:通过PDA端OCR工具采样,经过训练平台深度学习,完成精准识别,减少出错率,提升作业效率。
2、称重OCR识别
应用背景:牛羊肉流通过程中,针对包装上的净重、毛重信息需要快速准确识别,且冷链仓库环境光线暗淡,字迹模糊,识别难度大。
解决方案:通过PDA端OCR工具对数字和可能出现字母进行深度模型识别,并对识别结果进行字符过滤处理,识别率达到95以上。
牛奶盒子日期识别
应用背景:牛奶盒子上的日期识别,人工抄录耗时耗力,又容易出错,后期需要查询手抄单,更加耗时耗人力。
解决方案:通过PDA端OCR工具进行深度模型识别,并采用后处理方法解决粘连,多框,干扰等问题,大幅提高了工作效率。
4、物流订单号识别
应用背景:物流运输需要对各家供货商的订购单号进行识别,同时需要识别条码;而每天有几万条数据需要人工手抄,再录入电脑系统,耗费人力,物品摆放可能倒置,需反过来识别。
解决方案:通过PDA端OCR工具进行深度模型识别,并对检测框进行360度方向进行矫正和判断,快速准确的识别并录入,提高了工作效率。
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