颠覆传统！Gitee AI 如何实现超高精度设备铭牌文字提取

引言

在数字化快速发展的今天，人工智能正在各行各业中发挥着越来越重要的角色。作为开源中国的重要合作伙伴，Gitee AI 最近推出了一种高精度的设备铭牌文字提取工具，致力于解决工业和医疗领域中设备管理中信息提取的困难。在这篇文章中，我们将深入探讨此技术的应用背景、面临的挑战、解决方案以及实验结果，向读者展示这一创新技术的巨大潜力。

应用场景 设备铭牌识别概述

设备铭牌是每一台工业设备和医疗仪器上的“身份证”，它包含了如型号、序列号、制造日期等关键信息。有效提取这些信息对于管理和维护设备、确保生产流程的顺利进行至关重要。然而，设备铭牌的识别并不是一任务易于实现的，这里涉及到了复杂的技术逻辑和多变的识别环境。

现实挑战

在实际应用中，存在多个因素导致设备铭牌识别的高失败率。首先，拍摄角度的变化和透视问题极大影响了图像质量，设备铭牌的文字可能会显得倾斜和畸变。其次，现场环境的光线变化同样带来了挑战，强烈反射和阴影常常使铭牌上的文字模糊不清，再加上背景杂乱，可能会干扰文本区域的识别。这些因素导致了传统视觉语言（VL）模型在识别任务中的准确率与可靠性倍受困扰。

技术方法 1. UVDoc图像校正工具

为了解决上述问题，Gitee AI团队开发了UVDoc图像校正工具。该工具依托于先进的计算机视觉算法，自动检测并纠正图像中的透视问题，精准恢复铭牌的真实样貌。此外，UVDoc工具还能够优化图像的亮度和对比度，因此有效降低了光线和反射的影响。经过UVDoc校正后的图像，无论是可读性还是后续的文字识别，都得到了显著提升。

2. QwenVL信息识别引擎

在图像预处理之后，信息识别便进入了关键阶段，Gitee AI团队选择了QwenVL作为核心识别引擎。QwenVL融合了最新的视觉语言模型技术，能够在复杂背景条件下高效准确地定位和识别文本内容。它不仅适用于常规的印刷体文字，还能够识别手写体及多种语言的混合输入，从而拓宽了应用的范围。此外，QwenVL拥有多模态输入的能力，能够同时识别图像中的非文本元素，如图标或表格，提供更全面的信息提取服务。

3. LLM结构化数据提取

最后一步是将QwenVL输出的非结构化数据进行智能化处理，使用大型语言模型（LLM），如Qwen2.5-72B-Instruct，从提取的文本中自动识别并分类不同字段信息。这一过程不仅可以有效识别型号、序列号、制造日期等，还能够生成可检索和分析的结构化数据，极大地方便了后续的数据管理和应用。通过这样一个系统，用户不仅能直观了解设备信息，更可以通过分析这些数据提升设备管理的效率和效果。

结果展示 实验设计与数据处理

为了验证所提出方案的有效性，我们进行了实验，选择了30张不同角度和光照条件下的设备铭牌照片。实验被分为两组：一组是直接使用QwenVL进行识别（直接VL组），另一组则是先使用UVDoc工具进行图像预处理，然后再利用QwenVL进行识别（联合处理组）。