输液袋上的光学字符识别
康耐视深度学习可以识别柔性、有光泽的表面上的人类可读字符
医院可采用机器视觉来读取和验证印在如输液袋等医疗用品上的字符。如果字母数字代码中没有使用标准字体,则可能需要大量训练才能让视觉系统识别可能遇到的各种字体和字形,特别是像输液袋这样的折皱表面上的字体和字形。标签上或直接在包装上印刷的低质量字符也会带来光学字符识别 (OCR) 挑战。
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康耐视深度学习光学字符识别工具可使用光学字符识别 (OCR) 和光学字符验证 (OCV) 来解码严重变形、歪斜和蚀刻不良的字符。预培训的全方位字体库开箱即可识别大多数文本,无需额外的编程或字体培训。这有助于快速、轻松地实现,减少开发工作。这款强大的工具可以重新训练,以适应特定的光学字符识别应用要求或误读字符。