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光功率计数码管字符识别

1. 背景介绍

光功率计（optical power meter ）是指用于测量绝对光功率或通过一段光纤的光功率相对损耗的仪器。在光纤系统中，测量光功率是最基本的，非常像电子学中的万用表；在光纤测量中，光功率计是重负荷常用表。

目前光功率计缺少将数据直接输出的功能，需要人工读数。这一项工作单调重复，如果可以使用机器替代人工，将节约大量成本。针对上述问题，希望通过摄像头拍照->智能读数的方式高效地完成此任务。

为实现智能读数，通常会采取文本检测+文本识别的方案：

第一步，使用文本检测模型定位出光功率计中的数字部分；

第二步，使用文本识别模型获得准确的数字和单位信息。

本项目主要介绍如何完成第二步文本识别部分，包括：真实评估集的建立、训练数据的合成、基于 PP-OCRv3 和 SVTR_Tiny 两个模型进行训练，以及评估和推理。

本项目难点如下：

  • 光功率计数码管字符数据较少，难以获取。
  • 数码管中小数点占像素较少，容易漏识别。

针对以上问题， 本例选用 PP-OCRv3 和 SVTR_Tiny 两个高精度模型训练，同时提供了真实数据挖掘案例和数据合成案例。基于 PP-OCRv3 模型，在构建的真实评估集上精度从 52% 提升至 72%，SVTR_Tiny 模型精度可达到 78.9%。

aistudio项目链接: 光功率计数码管字符识别

2. PaddleOCR 快速使用

PaddleOCR 旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。

官方提供了适用于通用场景的高精轻量模型，首先使用官方提供的 PP-OCRv3 模型预测图片，验证下当前模型在光功率计场景上的效果。

准备环境

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python3 -m pip install -U pip
python3 -m pip install paddleocr

测试效果

测试图：

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paddleocr --lang=ch --det=Fase --image_dir=data

得到如下测试结果：

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('.7000', 0.6885431408882141)

发现数字识别较准，然而对负号和小数点识别不准确。 由于PP-OCRv3的训练数据大多为通用场景数据，在特定的场景上效果可能不够好。因此需要基于场景数据进行微调。

下面就主要介绍如何在光功率计（数码管）场景上微调训练。

3. 开始训练

3.1 数据准备

特定的工业场景往往很难获取开源的真实数据集，光功率计也是如此。在实际工业场景中，可以通过摄像头采集的方法收集大量真实数据，本例中重点介绍数据合成方法和真实数据挖掘方法，如何利用有限的数据优化模型精度。

数据集分为两个部分：合成数据，真实数据， 其中合成数据由 text_renderer 工具批量生成得到， 真实数据通过爬虫等方式在百度图片中搜索并使用 PPOCRLabel 标注得到。

合成数据

本例中数据合成工具使用的是 text_renderer， 该工具可以合成用于文本识别训练的文本行数据:

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export https_proxy=http://172.19.57.45:3128
git clone https://github.com/oh-my-ocr/text_renderer

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python3 setup.py develop
python3 -m pip install -r docker/requirements.txt
python3 main.py \
    --config example_data/example.py \
    --dataset img \
    --num_processes 2 \
    --log_period 10

给定字体和语料，就可以合成较为丰富样式的文本行数据。 光功率计识别场景，目标是正确识别数码管文本，因此需要收集部分数码管字体，训练语料，用于合成文本识别数据。

将收集好的语料存放在 example_data 路径下：

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ln -s ./fonts/DS* text_renderer/example_data/font/
ln -s ./corpus/digital.txt text_renderer/example_data/text/

修改text_renderer/example_data/font_list/font_list.txt,选择需要的字体开始合成：

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python3 main.py \
    --config example_data/digital_example.py \
    --dataset img \
    --num_processes 2 \
    --log_period 10

合成图片会被存在目录 text_renderer/example_data/digital/chn_data 下

查看合成的数据样例：

img

真实数据挖掘

模型训练需要使用真实数据作为评价指标，否则很容易过拟合到简单的合成数据中。没有开源数据的情况下，可以利用部分无标注数据+标注工具获得真实数据。

1. 数据搜集

使用爬虫工具获得无标注数据

2. PPOCRLabel 完成半自动标注

PPOCRLabel是一款适用于OCR领域的半自动化图形标注工具，内置PP-OCR模型对数据自动标注和重新识别。使用Python3和PyQT5编写，支持矩形框标注、表格标注、不规则文本标注、关键信息标注模式，导出格式可直接用于PaddleOCR检测和识别模型的训练。

img

收集完数据后就可以进行分配了，验证集中一般都是真实数据，训练集中包含合成数据+真实数据。本例中标注了155张图片，其中训练集和验证集的数目为100和55。

最终 data 文件夹应包含以下几部分：

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|-data
  |- synth_train.txt
  |- real_train.txt
  |- real_eval.txt
  |- synthetic_data
      |- word_001.png
      |- word_002.jpg
      |- word_003.jpg
      | ...
  |- real_data
      |- word_001.png
      |- word_002.jpg
      |- word_003.jpg
      | ...
  ...

3.2 模型选择

本案例提供了2种文本识别模型：PP-OCRv3 识别模型 和 SVTR_Tiny：

PP-OCRv3 识别模型：PP-OCRv3的识别模块是基于文本识别算法SVTR优化。SVTR不再采用RNN结构，通过引入Transformers结构更加有效地挖掘文本行图像的上下文信息，从而提升文本识别能力。并进行了一系列结构改进加速模型预测。

SVTR_Tiny:SVTR提出了一种用于场景文本识别的单视觉模型，该模型在patch-wise image tokenization框架内，完全摒弃了序列建模，在精度具有竞争力的前提下，模型参数量更少，速度更快。

以上两个策略在自建中文数据集上的精度和速度对比如下：

ID 策略 模型大小 精度 预测耗时（CPU + MKLDNN)
01 PP-OCRv2 8M 74.80% 8.54ms
02 SVTR_Tiny 21M 80.10% 97.00ms
03 SVTR_LCNet(h32) 12M 71.90% 6.60ms
04 SVTR_LCNet(h48) 12M 73.98% 7.60ms
05 + GTC 12M 75.80% 7.60ms
06 + TextConAug 12M 76.30% 7.60ms
07 + TextRotNet 12M 76.90% 7.60ms
08 + UDML 12M 78.40% 7.60ms
09 + UIM 12M 79.40% 7.60ms

3.3 开始训练

首先下载 PaddleOCR 代码库

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git clone -b release/2.5 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git

PaddleOCR提供了训练脚本、评估脚本和预测脚本，本节将以 PP-OCRv3 中文识别模型为例：

Step1：下载预训练模型

首先下载 pretrain model，您可以下载训练好的模型在自定义数据上进行finetune

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cd PaddleOCR/
# 下载PP-OCRv3 中文预训练模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_train.tar
# 解压模型参数
cd pretrain_models
tar -xf ch_PP-OCRv3_rec_train.tar && rm -rf ch_PP-OCRv3_rec_train.tar

Step2：自定义字典文件

接下来需要提供一个字典（{word_dict_name}.txt），使模型在训练时，可以将所有出现的字符映射为字典的索引。

因此字典需要包含所有希望被正确识别的字符，{word_dict_name}.txt需要写成如下格式，并以 utf-8 编码格式保存：

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word_dict.txt 每行有一个单字，将字符与数字索引映射在一起，“3.14” 将被映射成 [3, 11, 1, 4]

  • 内置字典

PaddleOCR内置了一部分字典，可以按需使用。

ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt 是一个包含6623个字符的中文字典

ppocr/utils/ic15_dict.txt 是一个包含36个字符的英文字典

  • 自定义字典

内置字典面向通用场景，具体的工业场景中，可能需要识别特殊字符，或者只需识别某几个字符，此时自定义字典会更提升模型精度。例如在光功率计场景中，需要识别数字和单位。

遍历真实数据标签中的字符，制作字典digital_dict.txt如下所示：

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Step3：修改配置文件

为了更好的使用预训练模型，训练推荐使用ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml配置文件，并参考下列说明修改配置文件：

以 ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml 为例：

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Global:
  ...
  # 添加自定义字典，如修改字典请将路径指向新字典
  character_dict_path: ppocr/utils/dict/digital_dict.txt
  ...
  # 识别空格
  use_space_char: True


Optimizer:
  ...
  # 添加学习率衰减策略
  lr:
    name: Cosine
    learning_rate: 0.001
  ...

...

Train:
  dataset:
    # 数据集格式，支持LMDBDataSet以及SimpleDataSet
    name: SimpleDataSet
    # 数据集路径
    data_dir: ./data/
    # 训练集标签文件
    label_file_list:
    - ./train_data/digital_img/digital_train.txt  #11w
    - ./train_data/digital_img/real_train.txt     #100
    - ./train_data/digital_img/dbm_img/dbm.txt    #3w
    ratio_list:
    - 0.3
    - 1.0
    - 1.0
    transforms:
      ...
      - RecResizeImg:
          # 修改 image_shape 以适应长文本
          image_shape: [3, 48, 320]
      ...
  loader:
    ...
    # 单卡训练的batch_size
    batch_size_per_card: 256
    ...

Eval:
  dataset:
    # 数据集格式，支持LMDBDataSet以及SimpleDataSet
    name: SimpleDataSet
    # 数据集路径
    data_dir: ./data
    # 验证集标签文件
    label_file_list:
    - ./train_data/digital_img/real_val.txt
    transforms:
      ...
      - RecResizeImg:
          # 修改 image_shape 以适应长文本
          image_shape: [3, 48, 320]
      ...
  loader:
    # 单卡验证的batch_size
    batch_size_per_card: 256
    ...

注意，训练/预测/评估时的配置文件请务必与训练一致。

Step4：启动训练

如果您安装的是cpu版本，请将配置文件中的 use_gpu 字段修改为false

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# GPU训练 支持单卡，多卡训练
# 训练数码管数据 训练日志会自动保存为 "{save_model_dir}" 下的train.log

#单卡训练（训练周期长，不建议）
python3 tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/ch_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy

# 多卡训练，通过--gpus参数指定卡号
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3'  tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/en_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy

PaddleOCR支持训练和评估交替进行, 可以在 configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml 中修改 eval_batch_step 设置评估频率，默认每500个iter评估一次。评估过程中默认将最佳acc模型，保存为 output/ch_PP-OCRv3_rec_distill/best_accuracy 。

如果验证集很大，测试将会比较耗时，建议减少评估次数，或训练完再进行评估。

SVTR_Tiny 训练

SVTR_Tiny 训练步骤与上面一致，SVTR支持的配置和模型训练权重可以参考算法介绍文档

Step1：下载预训练模型

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# 下载 SVTR_Tiny 中文识别预训练模型和配置文件
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_tiny_none_ctc_ch_train.tar
# 解压模型参数
tar -xf rec_svtr_tiny_none_ctc_ch_train.tar && rm -rf rec_svtr_tiny_none_ctc_ch_train.tar

Step2：自定义字典文件

字典依然使用自定义的 digital_dict.txt

Step3：修改配置文件

配置文件中对应修改字典路径和数据路径

Step4：启动训练

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# 单卡训练
python tools/train.py -c rec_svtr_tiny_none_ctc_ch_train/rec_svtr_tiny_6local_6global_stn_ch.yml \
           -o Global.pretrained_model=./rec_svtr_tiny_none_ctc_ch_train/best_accuracy

3.4 验证效果

将训练完成的模型放置在对应目录下即可完成模型推理

指标评估

训练中模型参数默认保存在Global.save_model_dir目录下。在评估指标时，需要设置Global.checkpoints指向保存的参数文件。评估数据集可以通过 configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml 修改Eval中的 label_file_path 设置。

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# GPU 评估， Global.checkpoints 为待测权重
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0' tools/eval.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml -o Global.checkpoints={path/to/weights}/best_accuracy

测试识别效果

使用 PaddleOCR 训练好的模型，可以通过以下脚本进行快速预测。

默认预测图片存储在 infer_img 里，通过 -o Global.checkpoints 加载训练好的参数文件：

根据配置文件中设置的 save_model_dir 和 save_epoch_step 字段，会有以下几种参数被保存下来：

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output/rec/
├── best_accuracy.pdopt
├── best_accuracy.pdparams
├── best_accuracy.states
├── config.yml
├── iter_epoch_3.pdopt
├── iter_epoch_3.pdparams
├── iter_epoch_3.states
├── latest.pdopt
├── latest.pdparams
├── latest.states
└── train.log

其中 best_accuracy.是评估集上的最优模型；iter_epoch_x. 是以 save_epoch_step 为间隔保存下来的模型；latest.* 是最后一个epoch的模型。

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# 预测英文结果
python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy  Global.infer_img=test_digital.png

预测图片：

得到输入图像的预测结果：

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infer_img: test_digital.png
        result: ('-70.00', 0.9998967)

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