OCR 라벨: 미판독과 잘못된 문자

목적과 적용 범위

기대 답을 바꾸기 전에 픽셀, 검출 기하, 인식 또는 검증 규칙 중 처음 실패한 곳을 찾습니다.

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

좁은 경계 사례와 정상 높이 필드를 분리하고 기대 로트는 유지합니다. 다른 엔지니어가 영상이나 버전을 추측하지 않고 재현할 수 있도록 원본, 영역, 실제 출력, 기대 처분과 첫 중간 차이를 기록합니다. 재생, 실시간 촬영 또는 양쪽에서 발생하는지 구분합니다. 수정 후 원래 실패와 이전 성공 인접 조건을 다시 시험합니다. 영역 제외나 결과 누락 허용으로 경보를 없애는 것은 요건 변경이지 원인 해결이 아닙니다. 미해결이면 이유와 함께 Review나 차단 상태를 유지하고 미시험 우회책을 검증 완료로 표시하지 않습니다. 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. 가장 먼저 관찰되는 차이부터 추적합니다. 동일한 저장 원본을 바꾸지 않은 기준 및 후보에 재생해 중간 이미지, 영역, 수치와 결과 상태를 비교합니다. 원본이 다르면 알고리즘만 분리한 비교가 아닙니다. 의심 원인 하나만 바꾸고 실행 전 예상 효과를 기록하며 가설이 틀린 결과도 남깁니다. 읽을 수 없는 자료, 규칙 불일치, 의존성 누락과 실행 장애는 해결 방법이 달라 구분합니다. 재생은 소프트웨어 문제를 재현할 수 있지만 실시간 트리거, 조명 타이밍이나 실제 배출 경로를 검증하지 못합니다. 획득과 생산 라인 검증은 별도 후속 시험으로 유지합니다.

작업 절차

1. 원래 영역을 먼저 재생하고 답을 채우지 않은 NoResult/Review를 기록합니다.
2. 원본 높이, 여백과 다각형을 비교해 입력 거부와 인식 불일치를 구분합니다.
3. 정규화 전 원문을 보고 강제 합격을 위해 허용 문자를 늘리지 않습니다.
4. 획득·영역 수정 후 재촬영은 새 입력으로 남기고 원래 시험을 고치지 않습니다.

시험 결과 해석

기록된 경계 사례는 160 × 8이며 기대값은 LOT123입니다. NoResult/Review를 그대로 보고합니다. 160 × 64 기준은 더 큰 모든 영역을 보장하지 않습니다. 패딩·늘이기는 실험을 바꾸며 원래 실패를 지우지 못합니다.

시험 기록표

두 가지 공정 도해

고장 원인 분석

• 정답을 모델에 넣어야 맞는 실험은 무효입니다.
• 다각형이 획을 자르면 사전·규칙보다 획득과 매핑을 먼저 수정합니다.

수락 검증과 인계

첫 실패 단계를 확인하고 독립 재촬영을 평가한 뒤 종료합니다. 원래 경계 결과와 전체 분모를 유지합니다.

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.