OCR 라벨: 촬영과 문자 샘플링

목적과 적용 범위

OCR 설정 전에 읽을 수 있는 원본 문자를 확보하고 이동 조건에서 획, 여백과 획득 ID를 유지합니다.

이 안내는 엔지니어링 평가 절차이며 즉시 운용 가능한 제품의 인증이 아닙니다. 현재 Deyi Vision 공개 PC 예제는 확인된 샘플 이미지를 이용한 EAN-13 워크플로입니다. 개발 코드의 네이티브 OCR 및 검출 기능은 사용 전에 설치된 런타임, 연결된 모델과 검사 작업을 확인해야 합니다. 브라우저 템플릿만으로 브라우저 실행을 입증할 수 없으며 계획 중인 OpenCV.js 백엔드는 별도 검증이 필요합니다. 클라우드 인식에는 이미지 범위, 공급자, 모델과 비용에 대한 명시적인 승인이 필요합니다. 검토용 아카이브는 실행 가능한 릴리스 패키지가 아닙니다. 카메라, 펌웨어와 드라이버 호환성도 별도로 확인합니다. 아래 기록표의 모든 수치는 가정 예시이며 Deyi Vision의 측정값이나 고객 성과가 아닙니다.

검증 자료 준비

실제 글꼴, 인쇄와 라벨 곡률에 유사 문자, 옅은 획과 최소 필드를 포함합니다. 촬영 설정 재사용 전에 픽셀 형식과 유효 영역을 저장 레시피와 대조합니다. 비닝, 축소나 변환 후에는 원본 스케일이 그대로 적용되지 않으므로 기록합니다. 저장 프레임과 첫 처리 노드 입력이 다르면 양쪽 ID와 변환을 보존합니다. 재연결 시험에서 새 노출과 버퍼 프레임 재사용을 구분합니다. 획득 ID가 불확실하면 자동 통과를 차단하고 카운터를 조용히 초기화하지 말고 원인 이벤트를 저장합니다. OCR 라벨 검증은 그럴듯한 단어를 찾는 작업이 아니라 데이터 무결성 검사입니다. 각 필드의 위치, 허용 문자, 정확한 비교 정책과 기대값의 신뢰 가능한 출처를 정의합니다. 로트, 날짜와 제품명은 서로 다른 규칙이 필요할 수 있습니다. 공백이나 대소문자를 정규화하기 전의 텍스트 검출 다각형과 인식 출력을 보존합니다. I를 1로, O를 0으로 몰래 바꾸면 잘못된 라벨이 맞게 보일 수 있습니다. 기존 기술 근거에는 좁은 OCR 경계 사례가 NoResult 또는 Review로 반환되는 경우가 있습니다. 영역 확대만으로 일반적 인식 준비를 입증하지 못합니다. 읽을 수 있어도 로트가 틀릴 수 있으며 기대값을 안다고 읽지 못한 필드를 채워서는 안 됩니다. 표시된 미리보기보다 획득 기록을 먼저 확인합니다. 미리보기는 축소나 샤프닝 처리가 되거나 입력이 끊긴 뒤 재사용될 수 있습니다. 원본 프레임, 크기, 픽셀 형식, 노출, 게인, 렌즈 설정, 작업 거리, 트리거 ID와 획득 시간을 저장합니다. 가장 작은 검사 특징과 최대 허용 위치 변동을 함께 시험합니다. 먼저 정지 샘플로 초점과 모션 블러를 분리하고 광학 배치를 바꾸지 않은 채 실제 이동 조건으로 반복합니다. 각 이미지를 실제 샘플이나 이벤트와 연결합니다. 마지막 영상이 좋아 보여도 누락되거나 오래된 프레임은 획득 실패입니다. 문자와 인쇄 바탕이 밝기로 확실하게 분리되면 Deyi Vision 영역 스캔 평가를 흑백 촬영부터 시작합니다. 인쇄와 배경의 색은 다르지만 회색값이 비슷하면 컬러 구성을 비교하고 OCR에 전달되는 실제 채널이나 회색 변환을 확인합니다. 허용 라벨 곡률에서도 전체 텍스트 필드와 가장 가는 획이 영상에 들어오게 합니다. 초점, 노출, 게인과 조명을 고정한 뒤 실제 셔터·트리거 구성으로 움직이는 라벨을 시험합니다. 카메라 인터페이스, 드라이버와 설치된 OCR 런타임은 각각 확인해야 하며 카메라 선택만으로 인식기 준비를 입증할 수 없습니다.

작업 절차

1. 확대 미리보기 대신 물체면 원본의 문자 높이와 획 폭을 측정합니다.
2. 허용 높이에서 초점을 확인하고 같은 조명으로 정지와 이동 촬영을 비교합니다.
3. 속도와 물체 스케일로 노출을 제한해 문자를 샤프닝하기보다 획 간격을 보존합니다.
4. 여백, 기대 로트와 영상 ID를 원본과 저장하고 읽지 못한 샘플을 확대해 증거로 삼지 않습니다.

시험 결과 해석

가정 노출 중 이동은 0.5 px입니다. 문자 높이 20 px는 시험 관찰이지 OCR 보장 하한이 아닙니다. 전체 영상 크기가 허용되어도 짧은 필드는 관찰 불가일 수 있습니다.

시험 기록표

s = 40 / 1000 = 0.04 mm/px
blur = 200 * 0.0001 / 0.04 = 0.5 px

두 가지 공정 도해

고장 원인 분석

• 이동 시에만 획이 붙으면 정지 원본과 노출·타이밍을 비교합니다.
• 문자 윗부분 누락은 영역이나 자세 문제이며 확대해도 원본 픽셀이 돌아오지 않습니다.

수락 검증과 인계

인쇄와 위치 변동에서 필드와 어려운 문자가 관찰될 때 촬영을 수락합니다. 읽히는 것과 안 읽히는 원본 모두 인계하고 OCR 품질은 이후 평가합니다.

원본 이미지, 기대 판정, 정확한 리비전과 전체 결과 기록을 함께 보관합니다. 최종 매개변수를 선택하기 전에 평가 세트를 고정합니다. 이후 그 정답을 조정에 사용했다면 개발 데이터로 표시하고 새로운 독립 수락 세트를 확보합니다. Review, NoResult, 실행 오류와 영상 누락을 분모에 남기고 행을 제거해 합격으로 바꾸지 않습니다. 성공 샘플과 함께 재현 가능한 실패 샘플도 저장합니다. 인계 자료에는 레시피 변경 권한, 이전 승인 리비전 복원 방법과 수락 전까지 차단할 장치 출력을 명시합니다. 소프트웨어 결과만으로 이동 중인 실제 부품이 올바른 목적지에 도달했음을 입증할 수 없습니다.