基于TrOCR与YOLO的印章认知感知框架：面向认知机器人的弯曲文本识别突破

《Cognitive Robotics》：TrOCR-driven Seal Instrument Detection and Recognition for Cognitive Robotic Applications

本文针对传统OCR方法在弯曲、退化印章文本识别中的局限性，提出了一种集成YOLO检测与TrOCR识别的认知感知框架。研究通过精确空间定位、自适应噪声抑制和弯曲文本识别三大机制，在复杂场景下实现了94.8%的识别准确率，为认知机器人系统提供了可靠的文档感知能力。

　　

在智能办公和档案管理环境中，印章作为身份认证和法律授权的重要工具，其自动识别技术对于实现文档处理的智能化至关重要。然而，现实场景中的印章往往面临弯曲文本、复杂背景、低分辨率图像等多重挑战，传统OCR方法在这些复杂条件下表现不佳，严重制约了认知机器人系统的文档理解能力。

传统OCR技术主要针对线性文本设计，难以有效处理印章中常见的环形排列、弯曲变形等非线性文本结构。此外，印章图像常存在几何失真、光照不均、噪声干扰等问题，进一步增加了识别难度。从认知机器人视角来看，印章识别不仅是简单的字符识别任务，更需要融合视觉感知、结构先验知识和语义理解的高层次认知能力。

为解决这些问题，发表在《Cognitive Robotics》上的这项研究提出了名为Seal2Text的创新框架，将YOLO-based检测模块与TrOCR识别模型有机结合，实现了从印章检测到内容识别的端到端认知流程。该框架通过三大核心机制提升机器人感知能力：精确的空间定位确保印章区域的准确提取，自适应噪声抑制技术有效消除背景干扰，而基于Transformer的TrOCR模型则专门针对弯曲文本优化，显著提升了环形字符的识别准确率。

研究团队采用了三个关键技术路径：首先基于YOLOv5架构构建高效检测模块，利用单阶段检测策略实现快速定位；接着通过形态学操作（灰度化、Otsu二值化、腐蚀膨胀）进行图像去噪；最后采用TrOCR模型进行文本识别，其encoder-decoder结构和自注意力机制特别适合处理弯曲文本的上下文关系。

在数据集构建方面，研究人员通过模拟生成1375种不同字体的印章图像，将其随机嵌入954页A4文档中，创建了包含2862个训练样本和717个验证样本的检测数据集。识别任务则采用百度PaddlePaddle平台的公开数据集，包含8000个训练样本和2000个测试样本，涵盖1372个独特汉字。

4.4.1. 印章检测结果

实验结果显示，YOLOv5模型在三种挑战性场景下均表现优异：多印章文档（C1）识别准确率达99.3%，不完整印章（C2）为98.4%，模糊印章（C3）为96.2%。模型在训练8个epoch后快速收敛，最终mAP@0.5达到99%，验证了检测模块的鲁棒性。特别是在边缘不完整印章识别中，仅当缺失比例超过4/5时才出现漏检，展现了较强的容错能力。

4.4.2. 印章识别结果

TrOCR模型在公开测试集上达到98.25%的准确率，字符错误率降至0.28%。在针对YOLO检测输出的100个印章样本进行的鲁棒性测试中，模型对去噪后图像仍保持良好识别性能。分析表明，未知字符的存在对准确率影响较大，通过增加训练数据多样性可有效改善这一问题。

模型复杂度分析显示，YOLOv5的FLOPs为15.56G，参数量7.24M，适合边缘部署；TrOCR的FLOPs为26.4G，参数量128M，虽计算需求较高，但在复杂文本识别任务中表现卓越。这种架构组合在保证精度的同时，兼顾了不同硬件环境下的部署需求。

研究结论表明，Seal2Text框架成功将印章识别重构为认知机器人的感知推理问题，不仅实现了弯曲中文文字超过98%的字符级识别准确率，更重要的是建立了"印章到文本"的认知管道，为机器人自主处理认证文档提供了关键技术支撑。与传统OCR工作流相比，该方法通过紧密耦合感知模块与认知级解释，展现了在低分辨率、高噪声条件下的强鲁棒性，显著降低了印章变形对识别性能的影响。

从更广阔的视角来看，这项研究将印章识别定位为认知机器人的基础感知能力，使机器人能够在人机协作场景中自主处理法律行政流程。未来工作将扩展到古代汉字（如篆书）和多语言印章识别，并探索使用生成和扩散模型（如OCR-Diff）进行低质量图像增强，进一步提升认知处理效率，为安全文档管理、数字治理和智能档案自动化等领域的工业部署提供技术支持。