基于Halcon平台的常规OCR与深度OCR性能对比分析
引言
光学字符识别（OCR）技术广泛应用于文档数字化、工业检测和智能识别等领域。随着深度学习技术的快速发展，OCR在识别准确性和适应性方面取得了显著进展。本文旨在基于Halcon软件平台，比较深度学习OCR与传统常规OCR在相同硬件条件下的性能差异，评估二者在实际应用中的优劣。
注：图示中的时间数据由于程序中断点影响，可能与实际测试时间不完全一致，实际比较以实验记录为准。
实验环境
电脑配置
- 处理器：12th Gen Intel® Core™ i7-12700H 2.30 GHz
- 显卡：NVIDIA GeForce GTX 1050TI
软件环境
- 操作系统：Windows 10
- Halcon版本：22.11
实验方法
数据集准备
实验所用数据集包含200张数字图像，图像内容包括模糊和清晰的字符，全部由人工标注为“OK”。其中：
- 100张用于深度学习模型训练；
- 50张用于参数调优；
- 剩余50张用于最终测试；
- 后期迭代中还包含约30张模型初次未识别成功的图像。
常规OCR配置
采用Halcon自带的ocr_classic算法，不经过额外训练，直接对测试图像进行识别。图像处理流程包括：
- 图像平滑与边缘增强；
- 顶帽变换与区域分割；
- 区域闭合与字符连接；
- 字符识别与位置排序；
- 图像反转后使用CNN字符库识别。
该流程虽然稳定，但对图像质量较为敏感，尤其在字符模糊或背景复杂时表现不佳。
深度学习OCR配置
使用Halcon内置的deep_ocr模型，通过以下步骤实施：
- 基于100张图像进行训练；
- 使用50张图像调优参数；
- 对剩余图像进行识别评估；
- 识别内容为两行数字（如“240311801102”与“20240311”），对检测缺失、误检和识别失败分别归类为UN、NG和OK；
- 自动调用模型定位区域并识别字符，采用设备CPU运行，启用图形显示与识别结果输出。
实验结果
| 方法 | 准确率 | 平均处理时间（ms/图像） |
|---|---|---|
| 常规OCR | 80% | 240-300 |
| 深度学习OCR | 99% | 300-450 |
分析与讨论
实验结果表明：
- 准确率对比：深度学习OCR显著优于传统方法，尤其在处理模糊、对比度差、背景复杂或字体不规则的图像时，表现出更高的容错性与鲁棒性。
- 处理时间对比：深度学习方法在识别过程中需完成定位、检测与识别，整体处理时间略高。但在视觉检测场景中，这一延迟在可接受范围内。
- 设备依赖性：尽管本次实验基于CPU运行，若使用GPU推理，将显著缩短深度学习OCR的识别时间，增强其实时性。
- 模型可持续优化性：常规OCR无法通过训练提升性能，而深度学习模型可通过持续学习与数据增强不断迭代优化，适应更多复杂场景。
结论
在Halcon平台下，深度学习OCR在准确率方面具有压倒性优势，尽管处理时间稍长，但相较于传统OCR，其更具实用价值，尤其适用于精度要求高或图像质量复杂的任务场景。未来研究可着重优化模型结构与硬件配置，提升识别速度与实时性。