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基于Paddle的OCR算法在汽车仪表自动化测试的应用

2021-10-21 14:00:07  阅读:192  来源: 互联网

标签:识别 图像识别 Paddle 算法 仪表 OCR 模板


 汽车仪表的测试主要是针对仪表盘车速、引擎转速、显示字符及故障灯的检测过程。通过工业摄像头对仪表上的各组件进行截图,然后利用OCR算法对截图进行自动识别,完成自动化测试过程。

典型的OCR技术路线如下图所示:

在进行图像识别之前,需要对图像识别的内容进行配置,对仪表盘的各模块设置正确的模板。

[Menu]

Template  :     通过模板匹配技术,用于校准仪表的图像

Meter       :     设置仪表信息,用于识别仪表的指针读值

OCR         :   设置OCR信息,用于识别仪表上出现的中文,英文,数字

WarningLingts:设置故障灯模板信息,用于识别仪表上故障灯与模板的相似度

Template

Template的功能是:当仪表盘发生移动时,通过模板匹配技术讲图像校准到移动之前,避免其他图像识别任务发生错误。

 Meter

Meter的功能是:配置仪表的基本信息,如:仪表的位置,仪表的量程,仪表的分割阈值以及仪表的识别范围。图像算法根据设定的信息可以识别出指针的数值。

 OCR

OCR的功能是: 采用深度学习的算法识别仪表盘上指定区域的字符,并与输入的字符做对比,检测字符是否显示正确,是否显示完整。目前支持的检测语言有:中文,英文,数字。

 WarningLights

 WarningLights的功能是: 检测故障灯显示的正确性。包括:①是否显示②显示的图标是否正确。首先标注出故障灯模板,然后读取实时图像,通过图像算法给出两者的相似度。

 

 模板设置完成后,将提前编译好的测试脚本导入到软件中,利用图像识别技术和OCR算法自动执行测试用例。

标签:识别,图像识别,Paddle,算法,仪表,OCR,模板
来源: https://www.cnblogs.com/33tongxue/p/15433162.html

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