OCR既可以作为设备的一部分（如在智能卡、芯片个性化设备中），还可以单独构成银行卡、卡函类等物品的检测类设备。
软件系统使用PIOTEC自主研发的视觉算法，可以使得自动化生产更加稳定，安全，高效。
| 序号 | 部件 | 性能 |
| 1 | 工业相机 | 像素：500万-1500万。 工业上使用的视觉识别系统的像素可能不会特别高，这主要是由于以下几个原因： 速度和效率：在工业应用中，处理速度和实时性往往比图像的高分辨率更为重要。 成本考虑：如果较低分辨率的视觉系统就能满足生产线上的识别、检测或测量需求，那么就没有必要使用高成本的高分辨率系统。 应用需求：许多工业任务（如简单的物体检测、定位、计数等）并不需要非常高的图像分辨率。 环境因素：工业环境中的振动、灰尘、光照变化等因素可能会影响图像质量。更实用的做法是选择适合该环境的、能够提供稳定性能的视觉系统。 数据处理和存储：高分辨率图像需要更多的存储空间和更强大的数据处理能力。 |
| 2 | 光源 | 工业相机在进行图像采集时，往往需要配套的光源来确保图像质量。光源不仅影响图像的清晰度和对比度，还能帮助突出被检测物体的特定特征，提高检测的准确性和效率。 环形光源：适用于需要减少阴影和提高特征对比度的场合，常用于检测表面划痕、孔洞等缺陷。 直接光源（点光源、线光源）：适用于产生高对比度图像，有助于检测边缘、轮廓和表面不平整等特征。 漫射光源：适合于减少或消除高光和反射，常用于金属、玻璃等反光材料的检测。 背光源：适用于轮廓检测、测量和透视检测，能够清晰地显示物体的轮廓和形状。 结构光源：用于三维测量和表面形态分析。通过分析反射回来的结构光，可以获取物体的三维信息。 多色光源：可以突出不同材料或特征的反射率差异，有助于提高检测的灵敏度和准确性。 |
| 3 | 视觉识别系统（软件） | 位置检测：确定物体在图像中的位置，用于引导机器人抓取、装配等操作。 尺寸测量：测量物体的尺寸，如长度、宽度、高度等，用于质量控制。 缺陷检测：检测产品上的缺陷，如划痕、凹陷、异物等。 条码和字符识别：识别图像中的条码、二维码或文字信息，用于产品追踪和信息录入。 |
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