一种基于OCR识别的产品编号校验系统和方法与流程

一种基于ocr识别的产品编号校验系统和方法
技术领域
1.本发明属于产品编号识别技术领域，具体涉及一种基于ocr识别的产品编号校验系统和方法。


背景技术：

2.目前产品编号一般存在这几种显示形式：条形码、二维码、文字。对于条形码、二维码都存在专门的识别设备，而文字的识别大部分还是通过人工核对，效率低，并且容易出错。通过ocr进行文字识别的技术已经在某些场景中被使用，相关技术已经趋于成熟。
3.但目前的ocr文字识别技术，一般都针对特定的场景，如车牌识别、证件识别等，而产品编号的校验则需要同时具备ocr识别、条码识别，以及相关的系统配合。


技术实现要素：

4.为了解决上述问题，本发明提出了一种基于ocr识别的产品编号校验系统和方法，借助android设备的条码扫描模块和摄像头，进行产品文字编号的识别，并与条码在系统内关联产品编号进行对比校验。
5.本发明的技术方案如下：
6.一种基于ocr识别的产品编号校验系统，包括条码扫描模块、条码识别模块、产品编号识别模块、校验模块；其中，
7.条码扫描模块用来扫描产品条码；
8.条码识别模块用来分析条码扫描模块扫描到的产品条码，并自动查找系统数据库中存储的对应产品编号；
9.产品编号识别模块用来对产品编号进行ocr识别，包括在识别区域内设置焦点框进行定位，对识别时截取的图像进行相应处理以识别图像中的文字编号；
10.校验模块用来对条码识别模块和产品编号识别模块获得的产品编号进行比对校验。
11.优选地，条码扫描模块采用带有扫描头的android设备的sdk实现，调用android设备配备的扫描头进行条码扫描。
12.优选地，系统数据库中已存储所有产品的条码和其对应的编号。
13.优选地，产品编号识别模块在进行ocr识别时调用android设备自带的摄像头进行实时拍照，拍照时将需要识别的产品编号对准在焦点框的区域内。
14.优选地，焦点框为矩形长框。
15.优选地，产品编号识别模块对图像进行处理时，首先截取焦点框选取的部分，再对截取的图像进行灰度处理、二值化处理，最后通过腐蚀和膨胀操作去除噪点。
16.优选地，对图像处理的相关技术通过opencv库来实现，具体采用opencv库提供的摄像头拍照及图像处理相关算法。
17.优选地，进行ocr识别时，根据产品编号的规则设置相应的白名单和黑名单，ocr识
别相关技术通过tess
‑
two库来实现。
18.优选地，系统各模块之间配合使用的工作流程为：条码扫描模块扫描产品条码，条码识别模块根据扫描到的条码进行系统查询，获取产品条码对应的产品编号，并在系统中临时存储；产品编号识别模块对产品编号进行ocr识别；校验模块将ocr识别得到的产品编号与通过产品条码查询到的产品编号进行比对校验。
19.一种基于ocr识别的产品编号校验方法，采用如上所述基于ocr识别的产品编号校验系统，该方法具体包括如下步骤：
20.s1.打开系统的条码扫描功能，android设备配备的扫描头扫描产品的条码；
21.s2.系统对扫描到的产品条码进行分析，从系统数据库中查询该条码对应的产品编号，并临时存储在系统中；
22.s3.通过android设备自带的摄像头对产品编号进行ocr识别；
23.s4.将ocr识别得到的产品编号与s2中查询到的产品编号进行比对；
24.s5.若两者一致，通过校验；否则，系统提示错误。
25.本发明所带来的有益技术效果：
26.本发明可以完成纯文字形式的产品编号的识别，以及与产品条码对应产品编号的校验；通过设备进行自动识别，避免了人工识别的不稳定性，能够防止产品编号出现不匹配的错误，相对于传统的人工校验能够提高工作效率，提高产品编号校验的准确率；充分利用了android扫描设备的相关功能，以及现有的开源技术，是一种低成本的实现方法。
附图说明
27.图1为本发明基于ocr识别的产品编号校验系统及方法的实现原理图。
具体实施方式
28.下面结合附图以及具体实施方式对本发明作进一步详细说明：
29.一种基于ocr识别的产品编号校验系统，包括条码扫描模块、条码识别模块、产品编号识别模块、校验模块。其中，条码扫描模块调用android设备配备的扫描头进行条码扫描；条码识别模块用来分析扫描头扫描到的产品条码，自动查找数据库中存储的该产品条码所对应的产品编号；产品编号识别模块调用android设备自带的摄像头进行实时拍照，为了准确定位，在拍照区域内绘制矩形焦点框，将需要识别的文字对准在焦点框的区域内，然后点击界面中的识别按钮进行拍照；校验模块对条码识别模块和产品编号识别模块获得到的产品编号进行校验，判断是否一致。
30.具体软件系统的设计实现及采用的相关技术包括：首先要调用android设备摄像头进行拍照，并进行相应的图像处理，相关技术通过opencv库来实现，主要采用opencv提供的摄像头拍照及图像处理相关算法；ocr识别相关技术通过tess
‑
two库来实现；其它条码扫描功能的实现，采用带有扫描头的android设备的sdk实现。
31.基于ocr识别的产品编号校验系统完成一次校验的具体工作流程为：
32.(1)导入原始数据。将所有产品的产品条码和对应产品编号导入系统数据库中。
33.(2)扫描产品条码。打开系统中“扫描条码”的功能界面，调用android设备配备的扫描头扫描产品条码，根据扫描到的条码进行系统查询，获取到产品条码对应的产品编号，
并在系统中临时存储。
34.(3)识别产品编号并校验。调用android设备自带的摄像头对产品编号进行ocr识别，将ocr识别得到的产品编号与通过产品条码查询到的产品编号进行比对，如果两者一致则通过校验，否则系统提示错误。
35.如图1所示，一种基于ocr识别的产品编号校验方法采用上述系统进行产品编号的校验，具体实现过程如下：
36.s1.打开系统的条码扫描功能，android设备配备的扫描头扫描产品的条码；
37.s2.系统对扫描到的产品条码进行分析，从系统数据库中查询该条码对应的产品编号，并临时存储在系统中；
38.s3.通过android设备自带的摄像头对产品编号进行ocr识别；
39.s4.将ocr识别得到的产品编号与s2中查询到的产品编号进行比对；
40.s5.若两者一致，通过校验；否则，系统提示错误。
41.其中，对图像进行ocr识别时，根据产品编号的规则设置相应的白名单和黑名单，提高识别的准确率。
42.下面以一具体实例说明设置白名单和黑名单是如何提高准确率的。
43.其中，某产品的编号中仅仅包含数字和字符
“‑”
，不包含字母或其它特殊符号，则在系统中设置ocr识别的白名单为“0123456789
‑”
，黑名单为“abcdefghijklmnopqrstuvwxyz abcdefghijklmnopqrstuvwxyz！@#$％^&*()_+＝[]}{；:'"\|～`,./<>？”。通过白名单和黑名单的设置能够避免一些相近字符的混淆，如数字0就不会出现识别为字母o的情况。实际使用中会根据产品编号的具体情况来设置白名单和黑名单。
[0044]
综上所述，本发明可以完成文字形式的产品编号，对于包含字母、数字、纯文字、其他特殊符号等形式的产品编号本发明都可以准确识别并校验。
[0045]
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。