一、项目场景
春晖数字识别视觉检测系统专注于工业自动化生产监控、设备运行数据记录等关键领域。系统通过高精度OCR算法，能够实时识别设备上显示的关键数据（如温度、压力、计数等），并定时存储至Excel文件中。这些数据对于生产过程的监控、设备状态的评估以及后续的数据分析至关重要，为企业的生产管理、质量控制和数据分析提供了强大的支持。
识别设备上的数据图
二、项目方向
春晖数字识别视觉检测系统致力于通过先进的数字识别技术与智能化数据处理手段，为企业提供高效、精准的自动化解决方案。其核心目标在于实现设备上关键数据的自动化识别与定时存储，显著提升数据采集的效率与准确性，减少人工干预带来的误差与成本。通过将识别数据定时存储至Excel文件并生成详细报告，系统能够为企业的生产管理、质量控制、数据分析等环节提供有力支持，助力企业优化生产流程、提高决策科学性，进而推动企业的数字化转型与智能化升级，增强企业在市场竞争中的核心竞争力。
识别存储概念图
三、项目技术流程
（一）设计流程
需求分析与规划：深入分析工业自动化生产监控、设备运行数据记录等场景的具体需求，明确系统功能、性能指标和用户界面要求。与企业用户、设备制造商和行业专家进行沟通，制定详细的需求文档和项目规划。
硬件选型与集成：选择高性能的硬件组件，包括迷你主机R7-5800U处理器、Vega 8集成显卡、512GB固态硬盘和16GB DDR4内存等，确保系统具备强大的计算能力和数据存储能力。选配高分辨率USB高清摄像头，支持多摄像头连接，实现双视角监控。硬件集成采用模块化设计，保障系统的稳定性和可扩展性。
软件架构设计：采用分层架构设计，将系统分为数据采集层、图像处理层、数字识别层、数据管理层和用户界面层。各层之间通过标准化接口进行数据交互，确保系统的高效性和灵活性。设计过程中充分考虑系统的可扩展性和兼容性，以便未来能够轻松集成新的功能和模块。
算法开发与优化：基于深度学习框架，开发高精度OCR数字识别算法，支持多种字体、字号、颜色和背景的数字识别。通过大量样本数据训练模型，优化算法参数，提升识别准确率和鲁棒性。结合智能校验功能，自动检测并纠正识别错误，确保数据的准确性和完整性。
系统集成与测试：将硬件平台与软件系统进行集成，完成系统整体部署。通过严格的测试流程，包括功能测试、性能测试、稳定性测试和环境适应性测试等，确保系统在不同场景下的可靠运行。测试过程中，模拟实际应用场景，验证系统的识别精度、响应速度和数据管理能力，及时发现并修复潜在问题。
用户培训与交付：在系统交付前，为用户提供全面的操作培训，包括硬件设备使用、软件功能操作、数据管理与分析等。通过培训手册、在线教程和现场指导等方式，帮助用户快速掌握系统操作技能。同时，提供完善的售后服务支持，确保用户在使用过程中能够及时解决问题。
设计流程图
（二）架构设计
硬件架构
硬件架构由工控主机、摄像头和屏幕组成。工控主机作为核心处理单元，配备高性能处理器和大容量内存，负责运行OCR算法和数据处理任务。摄像头用于采集图像数据，支持多摄像头连接，实现双视角监控。屏幕则用于显示图像数据和操作界面，方便用户进行设置和监控。
软件架构
采用分层设计，包括数据采集层、图像处理层、数字识别层、数据管理层和用户界面层。各层之间通过标准化接口进行数据交互，确保系统的高效性和灵活性。具体架构如下：
四、技术方案
（一）技术方案概述
春晖数字识别视觉检测系统通过多项关键技术，实现了高精度数字识别、高效数据处理和智能化操作体验。以下是系统的主要技术方案：