【玩转OCR】精准高效OCR技术，助力电子元件入库 —— 物料标签识别与库存管理优化攻略

在电子制造业的快速节奏中，物料管理作为供应链的核心环节，其效率直接关系到生产流程的顺畅与否。部分企业或因成本或因供应商接口问题，无法实现物料的自动化入库，还在依赖手工记录来管理物料，这不仅效率低下，而且容易出错。

本文将展示一个通过OCR实现电子元件物料标签的快速识别与精准入库的案例，希望能给你带来启发和帮助。

什么结构化OCR

腾讯云提供了一个Demo，与其看官网介绍，不如上手体验下Demo直观：腾讯云结构化OCE DEMO

接下来结合Demo介绍下结构化OCR。

这里的结构化指的是所识别的数据具有kv结构，例如制造商零件编号(MPN): 0603F104M500NT就是一条kv数据，结构化OCR就是把图片中这些数据按键值对提取出来。

如下图，图中的kv数据均识别出来了：

示例

拓展介绍

自定义key

通过自定义key，可以选出自己需要的key。

同时，对于部分印刷不清晰的文本，设置自定义key可以纠正key的识别误差

自定义key

识别无key的数据

在实际应用中，部分数据会没有key可供填写，这种情况可以通过设置数据值前两位数据作为key达成设置key的效果。

例如上述示例右上角的货号：

无KEY数据识别

需求分析

需求

供应商不能提供详细送货单的物料需要人工手动记录入库，在数量太多时不仅效率太低对人也是一种折磨，希望能够通过OCR把手动记录这一个步骤尽可能的简化甚至去除。

软件流程

1. 调用摄像头拍照。
2. 通过腾讯云API调用结构化OCR识别照片结果。
3. 调用库存服务器API获取物料入库编号。
4. 调用打标机打印入库标签。
5. 完成入库。

源码

为了避免篇幅过长，这里贴上Github链接：https://github.com/7hc/qcloud_ocr_put_storage_tools

使用效果

APP页面如下

APP页面

使用体验

由手动输入改为OCR识别后，入库人员不用再频繁的手动输入信息，仅需核对一遍数据后打标录入数据即可完成入库，相比原来的效率提升了60％。

结尾小结

虽说不是第一次用OCR，像财务发票归档等场景早已用上OCR，但在结构化OCR出来之前，这类非标准表单信息的识别一直是个问题。

因为数量不多，找人定制不划算，用普通OCR做数据格式化又是个灾难。

拿本文举例，除了这家供应商外还有好几家需要人工进行手动输入入库，每家标签都不一样，而且还有更换新标签的可能，做定制根本不划算。

而使用结构化OCR后，得益于它接入简单通用性强的优势，不到一小时就能研究明白并且写出应用，后续适配新的标签只需要用上一两分钟改参数即可，相较之下方便多了。