⚡ 전력량계량기 OCR프로젝트

⚡ 전력량계량기 OCR프로젝트
- 📁Repository 구조
- 📌프로젝트 개요
- 🕑개발 기간
- 🛠프로젝트 구조
- ✅분석 환경 및 도구
⚙ Server 구현
- 전처리 및 OCR 모델
- DB 구축
- Server 구현(Flask)
📱 Android 구현 👈Repository 이동
✨ 애플리케이션 실행영상

📁Repository 구조

ElectricityOCRServer
├── 📁common
|	└── 📃db.py				    	        # database 연결DTO
├── 📁model
|	├── 📃OCRModel.py					# 이미지 전처리 호출및 파일저장처리
|	└── 📃android_prep.py					# 이미지 전처리 및 OCR모델
├── 📁static
|	└──📁 img					        # 이미지 저장폴더
└──📃app.py					                # Service연결 Controller

📌프로젝트 개요

1) 프로젝트 주제 및 선정 배경

프로젝트 초기 계획서

전력량계량기에는 전력량을 한국전력공사에 전송하도록 해주는 통신 모뎀이 부착됨. 전력량 정보를 송수신 및 관리를 위해서 전력량계량기의 기기정보와 통신 모뎀의 바코드 정보를 데이터베이스에 저장 해야함.

전력량계량기의 정보와 통신 모뎀에 부착된 바코드정보를 일일이 기재하는데 시간이 걸리고 기재내용과 실제 정보에 차이가 발생

2) 프로젝트 목적

OCR인식을 통해 손쉽게 읽어 들여 모뎀 설치의 기재시간을 줄이고, 기재 내용의 정확도를 높이고자 함

3) 프로젝트 목표

전체 이미지 중 8-segment ROI 탐지 : 80.9% (638개 중 789개)
- 이미지 당 ROI 2개 탐지한 경우 : 5개
- 실제 ROI좌표가 반드시 포함되어 있음
- 두 개의 ROI 중 실제 ROI를 판별 가능함
ROI를 탐지한 이미지 중 OCR 수행 : 92.6% (591개 중 638개)
- 계량기 식별에 가장 중요한 데이터인 “제조번호” 의 데이터 길이 기준으로 평가함
- 제조번호는 15개의 숫자와 3개의 하이픈(‘-‘)으로 이어져 있음
- OCR로 읽어낸 제조번호와 실제 제조번호는 추후 비교할 예정임
문자 검출, 문자 인식에 대해 순차적으로 평가 : 74.9% (591개 / 789개)
- 전체 789개 이미지 중 591개 이미지에 대해 OCR 수행하여 제조번호 15개를 읽어냄

🕑개발 기간

2021.8.31 ~ 10.6 (5주)

구분	기간	활동	비고
사전 기획	▶ 8/31~9/6	▶ 기획서 작성	▶ OpenCV 학습
데이터 수집	▶ 8/31~9/15	▶ 외부 데이터 수집	▶ 협약기업 데이터 제공
데이터 전처리	▶ 9/6~10/6	▶ OCR 모델 개선을 위한 이미지 전처리
모델링	▶ 9/24~10/4	▶ OCR모델 인식
서비스 구축	▶ 9/24~10/6	▶ 모바일 서비스 시스템 설계 ▶ 모바일 플랫폼 구현
총 개발기간	▶ 8/31~10/6