AI-POWERED DOCS
What do you want to know?
OCR (Optical Character Recognition)
OV80i có thể đọc văn bản in, số sê-ri, mã ngày tháng và các ký tự chữ-số khác trực tiếp từ hình ảnh camera bằng cách sử dụng mô hình OCR đã được huấn luyện sẵn. Không giống như classifier và segmenter, OCR không yêu cầu dữ liệu huấn luyện. Nó hoạt động ngay lập tức.
OCR hữu ích khi bạn cần:
- Xác minh số sê-ri hoặc mã lô khớp với giá trị mong đợi
- Xác nhận nhãn hiện diện và có thể đọc được
- Đọc mã ngày/hạn sử dụng để truy xuất nguồn gốc
- Kiểm tra mã linh kiện trên các bộ phận trong quá trình lắp ráp
OCR chỉ khả dụng độc quyền trên OV80i. OV20i và OV10i không hỗ trợ OCR.
Cách OCR Hoạt Động
OV80i sử dụng pipeline AI hai giai đoạn để nhận dạng văn bản:
- Text Detection: Tìm vị trí của văn bản trong ROI. Trả về các bounding box xung quanh từng từ hoặc vùng văn bản được phát hiện.
- Text Recognition: Đọc các ký tự bên trong mỗi bounding box được phát hiện và trả về chuỗi văn bản cùng với điểm số độ tin cậy (confidence score).
Toàn bộ quá trình này chạy trên GPU NVIDIA Jetson Orin NX của camera. Không cần kết nối cloud.
Mô hình nhận dạng một tập ký tự rộng bao gồm:
- Chữ số (0-9)
- Chữ cái Latin (A-Z, a-z, các ký tự có dấu)
- Dấu câu và ký hiệu thông dụng
- Chữ cái Hy Lạp
- Ký hiệu tiền tệ
- Toán tử toán học
Tập ký tự là cố định và không thể tùy chỉnh. Mô hình hỗ trợ khoảng 480 ký tự, bao phủ hầu hết các văn bản in công nghiệp trong các ngôn ngữ dựa trên bảng chữ cái Latin.
Điều Kiện Tiên Quyết
Trước khi thiết lập OCR, bạn cần một camera:
- Được lắp đặt vật lý và ổn định
- Được kết nối với mạng của bạn và có thể truy cập trong trình duyệt
- Đã lấy nét vào bộ phận có văn bản bạn muốn đọc
Nếu bạn chưa thực hiện điều này, hãy làm theo các hướng dẫn bắt đầu trước:
Bước 1: Tạo Recipe Mới
Mọi cuộc kiểm tra đều bắt đầu bằng một recipe. Một recipe là một gói hoàn chỉnh: cài đặt hình ảnh, căn chỉnh, vùng kiểm tra, mô hình AI và quy tắc đầu ra.
- Điều hướng đến All Recipes trong thanh bên trái
- Nhấp vào + New ở góc trên bên phải
- Đặt cho recipe của bạn một tên mô tả (ví dụ: "Serial Number Check", "Label Verification")
- Nhấp vào Activate để kích hoạt recipe, sau đó nhấp vào Edit để mở Recipe Editor
Recipe Editor hiển thị toàn bộ pipeline kiểm tra. Bạn sẽ làm việc qua nó từ trái sang phải:
- Imaging Setup (cài đặt camera)
- Image Alignment & Inspection Setup (template, ROI)
- AI Blocks (Classification, Segmentation, OCR, Measurement)
- Set Pass/Fail & IO Logic (quy tắc đầu ra)
Để biết hướng dẫn chi tiết về việc tạo recipe, hãy xem Tạo Cuộc Kiểm Tra Đầu Tiên.
Bước 2: Cấu Hình Cài Đặt Hình Ảnh
Chất lượng hình ảnh tốt là nền tảng của OCR chính xác. Văn bản phải hiển thị rõ ràng với độ tương phản cao.
- Nhấp vào Configure Imaging hoặc điều hướng đến tab Imaging Setup
- Điều chỉnh các cài đặt sau trong khi quan sát live preview:
| Cài Đặt | Mục Tiêu Cho OCR |
|---|---|
| Exposure | Đủ sáng để nhìn rõ tất cả văn bản. Quá tối thì các ký tự sẽ biến mất vào nền. Quá sáng thì nhãn trắng sẽ bị cháy sáng. |
| Gain | Giữ càng thấp càng tốt. Gain cao tạo ra nhiễu mà bộ phát hiện sẽ coi như các artifact văn bản. |
| Gamma | Điều chỉnh để cải thiện độ tương phản giữa văn bản và nền. |
| Focus | Văn bản phải sắc nét. Nếu các ký tự trông mờ hoặc nhòe, hãy điều chỉnh vòng lấy nét của ống kính C-mount. |
Độ chính xác của OCR phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng hình ảnh. Văn bản phải hiển thị rõ ràng trong hình ảnh camera với độ tương phản tốt so với nền. Văn bản tối trên nền sáng hoặc văn bản sáng trên nền tối đều hoạt động tốt. Tránh:
- Ánh sáng không đều tạo ra bóng đổ qua các ký tự
- Lóa trên các nhãn bóng
- Thiếu sáng khiến văn bản khó phân biệt với nền
Phóng to vào vùng văn bản trong live preview. Bạn có đọc được rõ từng ký tự không? Nếu bạn không đọc được, AI cũng không thể đọc được.
Để biết hướng dẫn chi tiết về tất cả các cài đặt hình ảnh, hãy xem Cài Đặt Hình Ảnh.
Bước 3: Thiết Lập Căn Chỉnh Template
Căn chỉnh template cho camera biết cách theo dõi vị trí và hướng của bộ phận. Điều này rất cần thiết vì các bộ phận không phải lúc nào cũng nằm ở cùng một vị trí chính xác trên băng tải hoặc đồ gá.
- Điều hướng đến tab Template Image and Alignment
- Đặt bộ phận của bạn vào trong trường nhìn của camera
- Nhấp vào Capture Template để chụp ảnh tham chiếu
- Vẽ 2-3 vùng template nhỏ trên các đặc điểm luôn hiện diện và dễ nhận biết (ví dụ: góc, logo, lỗ lắp đặt)
Đặt các vùng template càng xa nhau càng tốt trên bộ phận. Điều này giảm đáng kể độ rung góc trong quá trình căn chỉnh. Hai vùng gần nhau sẽ cho độ ổn định xoay kém; hai vùng ở các góc đối diện sẽ cho độ ổn định tuyệt vời.
Nếu bạn bỏ qua việc căn chỉnh, các ROI OCR của bạn sẽ bị cố định ở vị trí pixel tuyệt đối. Bất kỳ chuyển động nào của bộ phận cũng sẽ khiến ROI không bắt được văn bản. Luôn thiết lập căn chỉnh khi sử dụng trong sản xuất.
Để có hướng dẫn chi tiết về căn chỉnh template, xem Alignment.
Bước 4: Tạo Vùng Kiểm Tra OCR (ROIs)
Bây giờ bạn sẽ xác định chính xác vị trí trên bộ phận mà camera sẽ tìm văn bản. Đây là bước quan trọng nhất để đảm bảo độ chính xác của OCR.
4a. Điều Hướng Đến Inspection Setup
- Nhấp vào tab Inspection Setup trong Recipe Editor
- Bạn sẽ thấy Inspection Editor với hình ảnh template của mình
4b. Thêm Mô Hình OCR
- Trong bảng điều khiển bên phải, tìm phần Models
- Nếu bạn không thấy mô hình OCR nào được liệt kê, hãy nhấp vào nút Add ở dưới cùng và chọn OCR
- Mô hình OCR sẽ xuất hiện trong danh sách Models
Bạn chỉ có thể có một khối OCR cho mỗi recipe. Tuy nhiên, bạn có thể tạo nhiều ROI trong khối đó để đọc văn bản từ các khu vực khác nhau của bộ phận.
4c. Tạo ROI OCR
- Đảm bảo rằng hàng mô hình OCR được chọn (được làm nổi bật) trong danh sách Models
- Nhấp vào Add ROI trong phần Region of Interest
- Một ROI hình chữ nhật mới sẽ xuất hiện trên hình ảnh
- Kéo ROI để định vị nó trên văn bản bạn muốn đọc
- Thay đổi kích thước bằng cách kéo các tay cầm ở góc
4d. Đặt Hướng Của ROI
Đây là điều quan trọng nhất cần thực hiện đúng. Hướng của ROI phải khớp với hướng của văn bản bạn muốn đọc.
OCR engine cắt hình ảnh bằng cách sử dụng góc của ROI, sau đó xử lý phần đã cắt như thể văn bản là ngang. Nếu góc ROI của bạn không khớp với góc văn bản, engine sẽ cố đọc văn bản bị xoay và tạo ra kết quả vô nghĩa.
Ví dụ:
- Văn bản đọc từ trái sang phải theo chiều ngang: góc ROI phải là 0 độ
- Văn bản được xoay 90 độ theo chiều kim đồng hồ: góc ROI phải là 90 độ
- Văn bản bị lộn ngược: góc ROI phải là 180 độ
- Văn bản ở góc 45 độ: góc ROI phải là 45 độ
Cách xoay một ROI:
- Chọn ROI bằng cách nhấp vào nó
- Sử dụng tay cầm xoay ở góc của ROI, HOẶC
- Đặt giá trị góc trực tiếp trong các trường vị trí ở dưới cùng của canvas
Thanh vị trí hiển thị: H (chiều cao), W (chiều rộng), X và Y (vị trí), và angle tính bằng độ.
4e. Định Kích Thước ROI Chính Xác
- Làm cho ROI sát nhất có thể quanh vùng chứa văn bản. Nền thừa sẽ gây nhiễu và có thể dẫn đến phát hiện sai.
- Bao gồm một lề nhỏ (10-20 pixel) quanh văn bản để các ký tự không bị cắt ở các cạnh.
- Không bao gồm văn bản khác mà bạn không muốn đọc. Nếu có nhiều vùng văn bản, hãy tạo các ROI riêng biệt cho từng vùng.
Nếu bạn cần đọc văn bản từ nhiều vùng của bộ phận (ví dụ: số sê-ri VÀ mã ngày), hãy tạo một ROI riêng cho mỗi vùng. Điều này cung cấp cho bạn các kết quả độc lập và giúp dễ dàng cấu hình các quy tắc pass/fail.
4f. Tạo ROI Bổ Sung (Tùy Chọn)
Lặp lại các bước 4c-4e cho mỗi vùng văn bản bạn cần đọc. Mỗi ROI sẽ có tên riêng trong danh sách Region of Interest. Đổi tên chúng thành tên mô tả (ví dụ: "Serial Number", "Date Code", "Part Label") bằng cách nhấp đúp vào tên.
Sử dụng copy-paste để nhân bản các ROI. Tên sẽ tự động tăng dần (ví dụ: "ROI", "ROI (1)", "ROI (2)").
Bước 5: Cấu Hình và Kiểm Tra OCR Block
5a. Điều Hướng Đến OCR Block
Nhấp vào tab OCR Block trong thanh tab Recipe Editor. Bạn sẽ thấy nguồn cấp camera ở bên trái và bảng cài đặt ở bên phải.
Bảng bên phải hiển thị:
- Mô tả OPTICAL CHARACTER RECOGNITION
- Giải thích rằng đây là mô hình đã được huấn luyện sẵn, không yêu cầu dữ liệu huấn luyện
- Hướng dẫn sử dụng Live Preview hoặc Test để xác thực
5b. Bật Live Preview
Đánh dấu vào hộp kiểm Live Preview Mode ở góc trên bên phải. Camera sẽ bắt đầu xử lý khung hình theo thời gian thực.
Khi Live Preview được kích hoạt, bạn sẽ thấy:
- Processing Time: Thời gian mô hình OCR xử lý mỗi khung hình
- Latency: Tổng thời gian khứ hồi bao gồm chụp ảnh và hiển thị
- Hộp viền màu tím quanh các vùng văn bản được phát hiện, hiển thị chồng lên nguồn cấp camera
- Văn bản được phát hiện hiển thị dưới dạng nhãn trên mỗi hộp viền
- Bảng Parameters ở bên phải để tinh chỉnh cài đặt phát hiện
5c. Xác Minh OCR Đang Đọc Chính Xác
Với Live Preview đang bật, đặt bộ phận của bạn dưới camera và xác minh:
- Tất cả các vùng văn bản đều được phát hiện? Bạn sẽ thấy các hộp màu tím quanh mỗi từ/cụm từ trong ROI.
- Văn bản có đang được đọc chính xác không? Các nhãn phải khớp với văn bản thực tế trên bộ phận.
- Có phát hiện sai không? Các vùng không phải văn bản có đang bị xác định nhầm là văn bản không?
- Di chuyển bộ phận một chút. OCR có tiếp tục hoạt động ở các vị trí khác nhau không (đây là bài kiểm tra aligner)?
Nếu văn bản không được phát hiện hoặc bị đọc sai, hãy kiểm tra:
- Hướng của ROI khớp với hướng văn bản (xem Bước 4d)
- ROI được đặt đúng vị trí trên văn bản
- Chất lượng hình ảnh tốt (lấy nét sắc nét, tương phản tốt, ánh sáng đều)
- Thử điều chỉnh các tham số OCR (xem phần tiếp theo)
Bước 6: Tinh Chỉnh Tham Số OCR
Khi Live Preview được bật, bảng bên phải hiển thị bốn tham số có thể tinh chỉnh. Các tham số này điều khiển giai đoạn phát hiện văn bản (tìm vị trí của văn bản), không phải giai đoạn nhận dạng (đọc nội dung văn bản).
| Tham số | Mặc định | Chức năng |
|---|---|---|
| Text Segmentation Threshold | 0.10 | Mức độ tin cậy mà bộ phát hiện phải có rằng một vùng chứa văn bản. Giá trị cao hơn = phát hiện nghiêm ngặt hơn, ít phát hiện sai hơn nhưng có thể bỏ sót văn bản mờ. Giá trị thấp hơn = nhạy hơn, bắt được văn bản mờ nhưng có thể có phát hiện sai. Phạm vi: 0.0 đến 1.0. |
| Unclip Ratio | 4.0 | Mức độ mở rộng các hộp viền đã phát hiện ra ngoài từ đường viền của văn bản. Giá trị cao hơn = hộp lớn hơn. Tăng nếu các hộp đang cắt các cạnh của ký tự lớn. Giảm nếu các từ gần nhau bị gộp thành một hộp. |
| Unclip Ceiling | 20 | Mức mở rộng pixel tối đa từ việc unclipping. Điều này giới hạn sự phát triển để các mở rộng với tỷ lệ lớn trên văn bản lớn không tạo ra các hộp khổng lồ. Tăng lên nếu văn bản lớn vẫn bị cắt ngay cả sau khi tăng Unclip Ratio. |
| Min Text Area | 500 | Diện tích tối thiểu (tính bằng pixel) cho một vùng văn bản được phát hiện. Bất cứ thứ gì nhỏ hơn sẽ bị loại bỏ như nhiễu. Tăng nếu các chi tiết nhỏ đang bị phát hiện là văn bản. Giảm nếu văn bản nhỏ nhưng hợp lệ đang bị lọc ra. |
Bắt đầu với các giá trị mặc định. Chỉ điều chỉnh nếu bạn thấy các vấn đề cụ thể trong Live Preview:
| Vấn đề | Tham số cần điều chỉnh | Hướng điều chỉnh |
|---|---|---|
| Vùng không phải văn bản bị phát hiện là văn bản | Text Segmentation Threshold | Tăng |
| Văn bản hợp lệ bị bỏ sót | Text Segmentation Threshold | Giảm |
| Hộp viền cắt các cạnh ký tự | Unclip Ratio | Tăng |
| Các từ gần nhau bị gộp thành một hộp | Unclip Ratio | Giảm |
| Hộp trở nên quá lớn trên văn bản lớn | Unclip Ceiling | Giảm |
| Văn bản lớn vẫn bị cắt sau khi tăng Unclip Ratio | Unclip Ceiling | Tăng |
| Nhiễu/chi tiết bị phát hiện là văn bản | Min Text Area | Tăng |
| Văn bản nhỏ hợp lệ bị lọc ra | Min Text Area | Giảm |
Các thay đổi tham số có hiệu lực ngay lập tức trong Live Preview, vì vậy bạn có thể tinh chỉnh lặp đi lặp lại. Các tham số này cũng áp dụng trong quá trình chụp sản xuất, không chỉ trong quá trình xem trước.
Bước 7: Kiểm Tra Với Hình Ảnh Đã Chụp
Sau khi tinh chỉnh các tham số với Live Preview, hãy xác thực OCR trên một loạt mẫu sản phẩm thực tế.
7a. Sử Dụng Bảng Test
- Tắt chế độ Live Preview (bỏ chọn hộp kiểm)
- Nhấp vào nút Test
- Nhấp vào Select From Library để chọn hình ảnh từ các lần kiểm tra đã chụp trước đó, hoặc nhấp vào Upload Captures để tải lên hình ảnh từ máy tính của bạn
- Kết quả kiểm tra hiển thị cho mỗi ROI:
- Detected Text (hiển thị ở định dạng monospace/code)
- Confidence (thẻ mã màu: xanh lá trên 80%, cam trên 50%, đỏ dưới 50%)
- Detection Count (có bao nhiêu vùng văn bản được phát hiện)
7b. Những Điều Cần Chú Ý
- Tính nhất quán: OCR có đọc ra cùng một văn bản mỗi lần cho cùng một bộ phận không?
- Độ chính xác: Các chuỗi được phát hiện có khớp với văn bản thực tế trên bộ phận không?
- Điểm confidence: Có ổn định trên 80% không? Confidence thấp thường cho thấy vấn đề về chất lượng hình ảnh.
- Các trường hợp đặc biệt: Kiểm tra với các bộ phận có văn bản bị lem, mờ nhạt hoặc bị che khuất một phần.
Nếu điểm confidence liên tục dưới 80%, hãy xem lại thiết lập hình ảnh của bạn (Bước 2). Độ chính xác của OCR liên quan trực tiếp đến chất lượng hình ảnh. Không có mức độ tinh chỉnh tham số nào có thể bù đắp cho hình ảnh bị mờ hoặc thiếu sáng.
Bước 8: Thiết Lập Quy Tắc Pass/Fail (IO Logic)
Sau khi OCR phát hiện văn bản chính xác, bạn cần xác định điều gì tạo nên kết quả pass hoặc fail. Điều hướng đến tab IO Logic.
Basic Mode
Basic Mode cung cấp giao diện UI dựa trên quy tắc đơn giản cho logic pass/fail của OCR. Không yêu cầu kiến thức Node-RED.
Trang này hiển thị:
- Các tab Preview / Test ở bên trái (để trực quan hóa kết quả so với các quy tắc của bạn)
- Phần OCR Rules ở bên phải
- Nút Save & Deploy để kích hoạt các quy tắc
- Nút Advanced Mode để chuyển sang Node-RED
Tạo Một Quy Tắc
Nhấp vào + Add rule để tạo một quy tắc pass/fail. Mỗi quy tắc có ba trường:
| Trường | Mô tả |
|---|---|
| ROIs | ROI nào sẽ được đánh giá. Nhấp để mở rộng và chọn "All ROIs" hoặc chọn các vùng cụ thể. |
| Operator | Phép so sánh được thực hiện trên văn bản đã phát hiện. |
| Text | Chuỗi văn bản dự kiến để so sánh. |
Các Operator Khả Dụng
Nhấp vào dropdown Operator để xem tất cả bốn tùy chọn:
| Operator | Hành vi | Ví dụ trường hợp sử dụng |
|---|---|---|
| = (equals) | Tất cả văn bản được phát hiện nối lại với nhau phải khớp chính xác với văn bản dự kiến | Xác minh số serial đọc chính xác là "SN-2025-0042" |
| != (not equals) | Văn bản đã nối KHÔNG được khớp với văn bản dự kiến | Từ chối các bộ phận có mã lỗi đã biết |
| includes | Văn bản đã nối phải chứa văn bản dự kiến dưới dạng chuỗi con | Kiểm tra rằng nhãn có chứa từ "SAFETY" ở đâu đó |
| not includes | Văn bản đã nối KHÔNG được chứa văn bản dự kiến | Đảm bảo mã sản phẩm đã ngừng sử dụng không xuất hiện |
Cách So Sánh Văn Bản
Khi một ROI chứa nhiều vùng văn bản được phát hiện (ví dụ: detector tìm thấy "LOT" và "2025" dưới dạng các từ riêng biệt), tất cả các chuỗi văn bản riêng lẻ sẽ được ghép nối với dấu cách trước khi so sánh.
Vì vậy, nếu detector tìm thấy ba vùng văn bản là "LOT", "2025" và "A1", văn bản được ghép nối sẽ trở thành "LOT 2025 A1". Quy tắc của bạn sẽ so sánh với toàn bộ chuỗi đã ghép nối này.
Điều này có nghĩa là:
- Quy tắc equals cho
"LOT 2025 A1"sẽ pass - Quy tắc includes cho
"2025"sẽ pass - Quy tắc equals chỉ cho
"LOT"sẽ fail (vì văn bản được ghép nối chứa nhiều hơn chỉ "LOT")
Nhiều Quy Tắc
Bạn có thể thêm nhiều quy tắc bằng cách nhấp vào + Add rule lần nữa. Tất cả các quy tắc đều sử dụng logic AND: mọi quy tắc phải pass thì kiểm tra OCR mới pass. Nếu bất kỳ quy tắc nào fail, toàn bộ quá trình kiểm tra sẽ fail.
Lựa Chọn ROI
Nhấp vào dropdown ROIs để chọn (các) vùng mà quy tắc sẽ áp dụng:
- All ROIs: Quy tắc đánh giá văn bản từ tất cả các vùng OCR được kết hợp
- Specific ROI: Mở rộng để chọn từng ROI riêng lẻ theo tên (đây là lý do việc đặt tên ROI một cách mô tả ở Bước 4f rất quan trọng)
Lưu và Triển Khai
Sau khi cấu hình các quy tắc, nhấp vào Save & Deploy để kích hoạt chúng. Các quy tắc sẽ có hiệu lực ngay lập tức cho tất cả các kiểm tra trong tương lai.
Chế Độ Nâng Cao (Node-RED)
Đối với logic pass/fail phức tạp hơn mà Basic Mode không thể xử lý, hãy chuyển sang Advanced Mode.
Nhấp vào nút Advanced Mode để xem hộp thoại xác nhận:
Hộp thoại giải thích:
- Advanced Mode sử dụng môi trường lập trình trực quan đầy đủ của Node-RED
- Bất kỳ quy tắc Basic Mode nào cũng sẽ bị vô hiệu hóa
- Bạn có thể chuyển lại Basic Mode bất cứ lúc nào
Nhấp vào Switch to Advanced Mode (hoặc nếu bạn đã ở Advanced Mode, nút sẽ hiển thị Basic Mode).
Trong Advanced Mode, bạn sẽ thấy một flow canvas của Node-RED với các node được xây dựng sẵn, bao gồm:
- All Block Outputs: Nhận kết quả từ tất cả các khối AI (classification, segmentation, OCR, measurement)
- Check OCR (hoặc tương tự): Một function node chứa JavaScript đánh giá kết quả OCR
- Classification Block Logic / Format Data for PLC / Trigger: Các node output khác để tích hợp
- Inspection Pass/Fail: Xác định pass/fail cuối cùng
- Save to Library: Lưu trữ kết quả
OCR Output Payload trong Node-RED
Trong Advanced Mode, kết quả OCR có sẵn trong đối tượng msg.payload.ocr. Điều này cho phép bạn truy cập lập trình đầy đủ vào từng phát hiện:
{
"predictions": [
{
"roi_id": 1,
"roi_name": "Serial Number",
"center_x_global": 450,
"center_y_global": 220,
"angle_global": 90,
"search_area_id": 1,
"detections": [
{
"text": "SN-2025-0042",
"confidence": 0.95,
"roi_bbox": {
"x": 10,
"y": 5,
"width": 120,
"height": 30,
"angle": 0
},
"global_bbox": {
"x": 450,
"y": 220,
"width": 120,
"height": 30,
"angle": 90
}
}
]
}
]
}
| Trường | Mô tả |
|---|---|
| roi_id | ID số của ROI đã tạo ra kết quả này |
| roi_name | Tên bạn đã đặt cho ROI (ví dụ: "Serial Number") |
| center_x_global / center_y_global | Vị trí trung tâm của ROI trong tọa độ toàn khung hình |
| angle_global | Góc xoay của ROI trong toàn khung hình |
| search_area_id | Loại kiểm tra / vùng tìm kiếm mà ROI này thuộc về |
| detections | Mảng các phát hiện văn bản riêng lẻ được tìm thấy trong ROI này |
| detections[].text | Chuỗi văn bản được nhận dạng |
| detections[].confidence | Độ tin cậy nhận dạng từ 0.0 đến 1.0 (được giới hạn) |
| detections[].roi_bbox | Vị trí bounding box so với gốc crop của ROI |
| detections[].global_bbox | Vị trí bounding box trong toàn khung hình camera (có tính đến việc xoay và căn chỉnh ROI) |
Sử dụng msg.payload.ocr.predictions[0].detections.map(d => d.text).join(" ") để lấy cùng chuỗi văn bản được ghép nối mà Basic Mode sử dụng để so sánh.
Với Advanced Mode, bạn có thể:
- Áp dụng các mẫu regex cho văn bản được phát hiện bằng JavaScript
- Lọc các phát hiện theo ngưỡng độ tin cậy
- Kết hợp kết quả OCR với kết quả classification/segmentation cho logic phức tạp
- Định dạng văn bản OCR cho output PLC (ví dụ: gửi serial number được phát hiện qua EtherNet/IP)
- Gửi tin nhắn tùy chỉnh đến Microsoft Teams hoặc email dựa trên nội dung OCR
Để biết hướng dẫn chi tiết về Node-RED, xem Node-RED Basics.
Bạn có thể chuyển đổi giữa Basic và Advanced mode bất cứ lúc nào bằng nút toggle ở đầu trang IO Logic. Khi chuyển sang Basic Mode, bất kỳ logic Node-RED nào đã được triển khai sẽ bị vô hiệu hóa và được thay thế bằng các quy tắc Basic Mode. Khi chuyển trở lại, flow Node-RED sẽ được khôi phục.
Bước 9: Triển Khai Recipe
Sau khi thiết lập OCR hoàn tất và đã được kiểm tra:
- Điều hướng trở lại Recipe Editor (nhấp vào Recipe Editor ở thanh bên trái)
- Nhấp vào nút Deploy Recipe màu tím ở góc dưới bên phải
- Recipe hiện đã được kích hoạt và đang chạy kiểm tra
Xem Kết Quả
HMI
Trang HMI hiển thị kết quả kiểm tra trực tiếp. Với OCR đang hoạt động, bạn sẽ thấy:
- Luồng camera trực tiếp với các khung bao màu tím xung quanh văn bản được phát hiện
- Nhãn văn bản hiển thị nội dung đã được đọc
- Trạng thái Pass/Fail dựa trên các quy tắc IO Logic của bạn
- Thống kê đang chạy: tổng số lần kiểm tra, số lần đạt, số lần trượt, tỷ lệ yield
Library
Điều hướng đến Library ở thanh bên trái để xem lại các kết quả đã lưu từ các lần chụp trước đó. Mỗi mục chụp hiển thị:
- Hình ảnh đã chụp với lớp phủ OCR
- Văn bản được phát hiện cho mỗi ROI
- Điểm tin cậy (confidence score)
- Kết quả Pass/Fail
Khắc Phục Sự Cố
Không phát hiện được văn bản
| Nguyên nhân có thể | Cách khắc phục |
|---|---|
| ROI không được đặt trên văn bản | Định vị lại ROI trong Inspection Setup |
| Hướng của ROI không khớp với văn bản | Xoay ROI để căn chỉnh với hướng văn bản (Bước 4d) |
| Văn bản quá nhỏ trong hình ảnh | Di chuyển camera gần hơn hoặc sử dụng ống kính có tiêu cự dài hơn |
| Văn bản quá nhỏ so với ROI | Làm cho ROI chặt hơn xung quanh vùng văn bản |
| Min Text Area quá cao | Giảm thông số Min Text Area |
| Ánh sáng kém / độ tương phản thấp | Cải thiện ánh sáng để tối đa hóa độ tương phản giữa văn bản và nền |
| Văn bản bị mờ | Điều chỉnh tiêu cự trên ống kính C-mount và xác minh giá đỡ camera ổn định |
| Alignment chưa được thiết lập | Phát hiện văn bản yêu cầu alignment. Thiết lập template alignment (Bước 3) |
Văn bản bị phát hiện sai (đọc sai)
| Nguyên nhân có thể | Cách khắc phục |
|---|---|
| Hướng của ROI không khớp với hướng văn bản | Đây là nguyên nhân #1. Xoay ROI để căn chỉnh với hướng văn bản (Bước 4d) |
| Chất lượng hình ảnh thấp hoặc nhiễu | Tăng exposure, giảm gain, cải thiện ánh sáng |
| Text Segmentation Threshold quá thấp | Tăng lên để lọc các phát hiện văn bản sai |
| Các vùng văn bản chồng chéo hợp nhất thành một phát hiện | Giảm Unclip Ratio để ngăn việc hợp nhất các khung |
| Nhiều dòng văn bản trong một ROI | Tạo các ROI riêng biệt cho mỗi dòng nếu thứ tự đọc quan trọng |
Độ tin cậy OCR luôn thấp
| Nguyên nhân có thể | Cách khắc phục |
|---|---|
| Độ đồng đều ánh sáng kém | Đảm bảo chiếu sáng đồng đều trên toàn bộ vùng văn bản |
| Chói hoặc phản xạ trên văn bản (đặc biệt là nhãn bóng) | Điều chỉnh góc chiếu sáng để loại bỏ phản xạ gương. Cân nhắc sử dụng ánh sáng khuếch tán. |
| Phông chữ rất nhỏ hoặc cách điệu cao | Di chuyển camera gần hơn hoặc sử dụng ống kính có tiêu cự dài hơn để tăng kích thước văn bản trong hình ảnh |
| Văn bản bị hư hỏng, phai mờ, hoặc in không đầy đủ | OCR chỉ có thể đọc những gì camera nhìn thấy. Nếu văn bản bị xuống cấp vật lý, độ chính xác sẽ thấp hơn. |
| Gain cao trong cài đặt hình ảnh | Giảm gain. Gain cao thêm nhiễu trông giống như hiện tượng văn bản giả. |
Quy tắc Pass/Fail không hoạt động như mong đợi
| Nguyên nhân có thể | Cách khắc phục |
|---|---|
| Văn bản được nối khác với mong đợi | Bật Live Preview và kiểm tra chính xác văn bản nào đang được phát hiện. Hãy nhớ rằng nhiều phát hiện được nối với nhau bằng dấu cách. |
| Sử dụng "equals" khi "includes" phù hợp hơn | Nếu bạn chỉ quan tâm đến một chuỗi con, hãy sử dụng "includes" thay vì "equals" |
| Quy tắc chưa được triển khai | Nhấp vào Save & Deploy sau khi thay đổi quy tắc trong Basic Mode |
| ROI sai được chọn trong quy tắc | Kiểm tra danh sách thả xuống ROIs trong quy tắc của bạn để đảm bảo nó nhắm đúng vùng |
Giới Hạn
- Tối đa 1 khối OCR trên mỗi recipe (bạn có thể có nhiều ROI trong khối đó)
- Chỉ hỗ trợ model tối ưu cho tiếng Anh: Model được huấn luyện sẵn được tối ưu hóa cho văn bản in dựa trên ký tự Latin. Văn bản viết tay, chữ thảo, hoặc các hệ chữ không phải Latin (Trung Quốc, Nhật Bản, Hàn Quốc, Ả Rập) không được hỗ trợ.
- Không hỗ trợ regex hoặc so khớp mẫu trong Basic Mode: Các quy tắc pass/fail sử dụng so sánh chuỗi đơn giản (equals, not equals, includes, not includes). Đối với các mẫu xác thực phức tạp (ví dụ: so khớp "SN-####-####"), hãy sử dụng Advanced Mode (Node-RED) với regex JavaScript tùy chỉnh.
- Không có bộ ký tự cấu hình được bởi người dùng: Từ điển 480 ký tự của model là cố định. Ví dụ, bạn không thể giới hạn nhận dạng chỉ cho chữ số. Hãy sử dụng các quy tắc pass/fail để xác thực định dạng mong muốn.
- Không đảm bảo thứ tự văn bản: Khi phát hiện nhiều vùng văn bản trong một ROI, chúng được ghép nối theo thứ tự phát hiện (theo contour), không nhất thiết theo thứ tự đọc (trái sang phải, trên xuống dưới). Nếu thứ tự đọc quan trọng, hãy sử dụng các ROI riêng biệt cho mỗi dòng văn bản.
- Chỉ sử dụng model đã được huấn luyện sẵn: Không giống như classification và segmentation, model OCR không thể được huấn luyện lại hoặc tinh chỉnh theo các font chữ hoặc kiểu văn bản cụ thể của bạn. Nó sử dụng model OCR được huấn luyện sẵn tích hợp.
Xem Thêm
- Create First Inspection - Hướng dẫn đầy đủ về tạo recipe
- Image Settings - Hướng dẫn chi tiết thiết lập hình ảnh
- Alignment - Tìm hiểu chuyên sâu về template alignment
- Inspection Regions (ROIs) - Kích thước và chiến lược ROI
- Inspection Setup and ROI Types - Tham khảo các loại ROI
- Node-RED Basics - Lập trình logic IO nâng cao
- Imaging Setup Fundamentals - Lý thuyết về ánh sáng và chất lượng hình ảnh