光学识别技术在机车检修记录单电子化中的应用

作者：颜家云; 张慧源; 李晨; 彭联贴

来源：控制与信息技术, 2021, (06): 77-83.

DOI：10.13889/j.issn.2096-5427.2021.06.200

• 光学字符识别法
• 卷积循环神经网络
• 可微二值化
• 机车检修单

由检修人员填写的机车检修记录单在电子化归档过程中,采用人工筛查分类,存在效率低、耗时长的问题。为此,文章提出一种改进的基于PaddlePaddle-OCR的文本识别方法,其能准确识别检修单中关键文本内容,并依据所识别的信息实现检修单的快速分类归档。该方法首先基于傅里叶变换进行文本倾斜角度检测校正;接着,采用以可微二值化模块为头部的分割网络来实现文本区域的检测;最后,采用卷积循环神经网络完成文本区域的文字识别。实验结果表明,采用该方法后,检修记录单中关键表头信息的识别准确率在0.94以上,单张图像识别耗时小于17 s,且可批量化操作,能满足机车检修单电子化分类归档的精度与效率要求;同时,相比原版PaddlePaddle-OCR,文中所提方法在文本倾斜场景下的识别效果更好。文章最后还探索了主干网络卷积核尺寸比例对文本检测器与文本识别器的影响。

• 单位
  中车株洲电力机车研究所有限公司