问题与前置条件
条码可读,印刷的日期或批号却可能是错的。本测试假定所用设备或应用能输出 OCR 结果和解码结果;请确认确实具备这些功能,不要默认每台读码器都提供。
测试准备
定义产品的必需字段、允许的日期格式和作为权威依据的批记录。保留前导零和有意义的分隔符。印刷文字和条码使用各自独立的区域,并通过同一个工件事件关联起来。
明确工位必须校验哪些字段,例如批号和日期,并确定每个字段的授权来源。如果印刷文字和条码都是依据错误的批记录生成的,那么二者一致也说明不了问题。记录该事件所用的参考数据版本,这样以后生产计划变更时,不会改写这条记录的含义。训练或配置识别功能之前,先确认预期的文字语言、字符集、字段长度和日期约定。准备有代表性的字体、印刷方式、基材反光和标签位置。核实拟用设备能否输出调查所需的原始识别结果和解码结果;本流程并不能证明所供读码器具备 OCR 功能。
测试步骤
- 制备已知一致的样品,并有意改动其中一个日期、批号或序列号字段。
- 定位两个区域,保留原始 OCR 文字和原始解码内容。
- 只按文档规定的内容格式解析;对允许的空白做规范化,但不改写无法确定的字符。
- 把每个必需字段与授权参考数据逐一比对,并为每一处不一致返回单独的原因。
- 测试文字缺失、条码无法读取和参考数据不可用的情形;任何一种都不得默认判为通过。
建立一组受控的测试集,其预期字段独立于识别系统另行准备。保留一个明确正确的样品作为基线。改动一个字段,制造出错误的批号,再制造出错误的日期,同时保持另一个字段不变。去掉印刷文字但保留条码,并准备含有歧义字符的样品,但不要自行设定纠正规则。把参考数据缺失或不可用,与印刷内容无法识别分开测试。对每个事件,观察原始识别文字、解码内容和校验原因。如果工位只输出一个最终的通过标志,就要增加应用层记录,或修改接口需求;仅凭这个标志,无法说明文字、条码和参考数据是否真的做过比对。
示例测试记录
以下为示例假设,不是 Deyi 的实测性能。请将这些数值替换为自己经签署的测试记录。
| 项目 | 假设值 |
|---|---|
| 样品数量 | 6 |
| 预期区域数 | 2 |
| 触发标识 | T120 |
| 配方版本 | O3 |
对 T120,要分别保留三个独立字段:原始印刷文字、原始解码内容和授权参考值。在运行计划中的六个用例之前,先规定允许哪些规范化,例如去掉首尾空白。用例应包括:数据一致、批号不同、日期不同、缺失印刷、含歧义字符和参考数据不可用。不一致和字段无法读取,必须给出不同的原因。不要用条码悄悄替换 OCR 文字,然后宣称二者一致。
按有文档记载的字段结构解析数据,而不是随意比对整串字符串。解析出的值旁边要保留原始字符串。只允许对该字段已批准的规范化:去掉首尾空白可能是合理的,而把字母替换成数字则可能掩盖错误的标记。校验和(如果有)检查的是某种特定的数据结构,并不能证明数据与生产订单相符。记录独立查询参考数据的结果及其版本。只要任一必需输入无法读取,或参考数据不可用,就不能因为另一路输入看上去合理,便宣布该事件一致。对不一致、输入无法读取和参考数据不可用,要给出各自不同的最终原因,供操作员和下游处理使用。
流程的两个视角
核对 OCR 文字与条码、批次数据 — 1
OCR 结果和解码内容先分别走独立的解析路径,再与同一份授权参考数据汇合。
- 印刷文字
- 条码内容
- 字段解析
- 参考数据核对
核对 OCR 文字与条码、批次数据 — 2
证据缺失、值不一致和参考数据不可用是三种不同的结果;每一种都需要规定处置方式。
- 字段缺失
- 不一致
- 参考数据故障
故障排查
- 遇到 O/0 这类混淆,需要更好的图像或经复核做出的决定,而不是自动套用凭空设定的纠正。
- 日期被按错误的地区顺序解读时,需要明确规定产品的日期格式。
- 批次参考数据过期时,需要做版本检查,并触发受控故障。
验收与交接
运行假设的全部 6 个用例,并检查每个工件附带的原因。只有字段完整且一致时才放行。把批次参考数据版本和配方与证据一并记录;确认参考数据服务中断时不会放行。
验收限值应在测试前设定,并保留原始证据。本文中的示例不能证明所供型号具备相应功能。
验收时,应为每个计划用例设定预期判定,并与保存的最终原因相比对。确认即使 OCR 和条码两路都返回高置信度的读数,错误的批号或日期仍会被拦下。确认参考数据丢失时,按约定的遏制规则阻止放行;然后用当前有效的授权参考数据验证恢复情况。检查恢复后的查询不会悄悄改动此前失败的事件。在允许任何规范化之前,先与质量部门一起评审含歧义字符的样品。把字段结构、规范化规则、参考数据的归属、测试图像和判定矩阵,作为一套受控配置一并交付。示例中的六个用例只说明功能覆盖范围,并不能证明在各种字体、语言或生产速度下的识别准确率。
来源与技术参考资料
这些资料说明了本教程所用方法的依据与适用范围。文中的检查示例仅供参考;量产验收需要用你自己的样品取得证据。
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- Deep Edge AI Code Reading for Inline TraceabilityLMI Technologies核查于
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