OCR识别其实就是识别图片上的文字，提取出来并变成可编辑的文档。OCR识别使得传统人力操作业务流程变得更加智能化，极大的简化了我们处理数据的方式，解放双手的同时，降低了企业人工负担。
那么OCR识别到底是如何应用的？日常生活中，你肯定有遇到过。比如金融行业在进行银行卡绑定时，传统模式是人工录入银行卡号，一长串的卡号极易出错且速度很慢。通过OCR识别技术，用户仅需上传银行卡图片，即可在毫秒内实现银行卡号的快速准确录入。OCR识别在工业场景中，又有哪些应用呢？
OCR识别应用案例
1、汽车零部件
应用背景：汽车零部件在生产流通过程中，需要识别滚轴上的字符串号，每天都需要工人手抄，然后录入电脑，耗时费力，容易出错。
解决方案：通过PDA端OCR工具采样，经过训练平台深度学习，完成精准识别，减少出错率，提升作业效率。
2、称重OCR识别
应用背景：牛羊肉流通过程中，针对包装上的净重、毛重信息需要快速准确识别，且冷链仓库环境光线暗淡，字迹模糊，识别难度大。
解决方案：通过PDA端OCR工具对数字和可能出现字母进行深度模型识别，并对识别结果进行字符过滤处理，识别率达到95以上。
牛奶盒子日期识别
应用背景：牛奶盒子上的日期识别，人工抄录耗时耗力，又容易出错，后期需要查询手抄单，更加耗时耗人力。
解决方案：通过PDA端OCR工具进行深度模型识别，并采用后处理方法解决粘连，多框，干扰等问题，大幅提高了工作效率。
4、物流订单号识别
应用背景：物流运输需要对各家供货商的订购单号进行识别，同时需要识别条码；而每天有几万条数据需要人工手抄，再录入电脑系统，耗费人力，物品摆放可能倒置，需反过来识别。
解决方案：通过PDA端OCR工具进行深度模型识别，并对检测框进行360度方向进行矫正和判断，快速准确的识别并录入，提高了工作效率。
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