当Deep OCR（深度文本识别）完美集成入威格勒wenglor uniVision 3 视觉软件，通过无缝集成基于规则和人工智能的图像处理，您将受益于功能强大、易于使用的解决方案，并获得最佳硬件支持。
将 Deep OCR 与威格勒wenglor uniVision 3 模块相结合，开启全新的应用可能性。借助 “图像 – 区域” 模块可以有针对性地将图形排除出文本识别区域，从而显著缩短处理时间。
同时，跟踪模块可使这些区域在移动或可变定位的对象中自动保持与相关文本对齐。此外，借助 1D 和 2D 码读取模块，除了文本外，还可以在单张图像内记录一个或多个代码。为了进一步处理，可以在 “电子表格” 模块中借助正则表达式 (RegEx) 有针对性地分析识别到的文本并缩减为相关信息。
精确且灵活 –
利用强大的深度学习技术识别文本
威格勒wenglor uniVision 3 中的 “Deep OCR” 模块将高识别性能与即时可用性相结合 – 无繁琐的参数化。不同的字体和大小、不规则的间距、不同的方向和损坏的字符不会阻碍文本识别。与传统的 OCR 技术相比，Deep OCR 还可以识别文本，无论文本出现在浅色还是深色背景上都没有问题。强大的性能基于成熟的 MVTec HALCON Deep OCR 技术，即使在复杂的要求下也能确保快速可靠的结果。
集成的热图功能
热图是突出显示图像区域的视觉图，该图像将模型识别为字母或数字。这使深度学习技术变得透明，让您可以直观地了解哪些特征导致了决策。此外，该模块为每个识别到的词语提供分数值，以定量评估文本识别的质量，从而确保最大的透明度。
即用型技术
1
采用完成了训练的神经网络，无需创建自己的训练数据或单独的网络训练 – 该模块只需几个设置即可立即投入使用。
灵活适应
2
Deep OCR 可可靠识别各种字体、语言和特殊字符。通过在模块中调整参数，即使是较长的单词和数字序列也能被可靠识别和读取。
强大的文本识别
3
即使在光线不佳、文本模糊、变形或损坏以及背景不断变化的情况下，文本识别也能保持稳定和精确。
速度高
4
通过使用 NPU（神经处理单元）和专用推导框架来加速深度学习模型，实现高性能实施效果。它们既可用于 B60智能相机，也可用于 MVC 机器视觉控制器，可实现几毫秒级别的推导时间 – 具体取决于区域的数量和大小。
威格勒wenglor机器视觉硬件
B60 智能相机
集成的神经处理单元 (NPU) 可在数毫秒内在 B60 上执行 Deep OCR。即使是高要求的 OCR 任务也可以借此直接在智能相机上快速准确地处理。
MVC 机器视觉控制器
通过基于 Intel OpenVINO™ 技术的深度学习加速功能提供支持。计算负载智能分配到 CPU 和集成 GPU。这样可以最大限度地提高效率，同时最大限度地减少资源消耗。每个控制器支持多个视觉设备，非常适合在一个位置布置多个相机的测试站。
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