PaddleOCR文本检测漏行问题分析与优化方案

问题现象分析

在使用PaddleOCR进行文本检测时，用户反馈在某些场景下会出现漏检现象，特别是当文本行位于图像边缘区域时。典型表现为图像最上方的"APP 金东纸业..."等文本行未被检测到，而其他区域的文本检测结果正常。

技术背景

PaddleOCR作为一款优秀的OCR工具，其文本检测模块基于深度学习技术实现。PP-OCRv3/v4版本采用了DB(Differentiable Binarization)算法作为基础检测网络，配合轻量级骨干网络设计，在保持较高精度的同时提升了检测速度。

可能原因分析

1. 边缘文本特征弱化：位于图像边缘的文本行可能因卷积操作的边界效应导致特征提取不充分
2. 预处理不足：输入图像可能存在模糊、倾斜或低对比度等问题
3. 模型敏感度不足：当前模型对特定字体、小字号或特殊排版的文本检测能力有限
4. 后处理参数设置：检测结果过滤阈值可能过于严格

解决方案建议

1. 图像预处理优化

建议采用以下预处理流程：

• 图像二值化处理增强文本对比度
• 直方图均衡化改善光照不均问题
• 边缘填充扩展(如镜像填充)避免边缘信息丢失
• 适当缩放保持文本区域在合适比例

2. 模型参数调整

可尝试调整以下参数：

• 降低det_db_thresh阈值(默认0.3)提高敏感度
• 调整det_db_box_thresh(默认0.6)和det_db_unclip_ratio(默认1.5)
• 增大输入图像尺寸或使用多尺度测试

3. 数据增强训练

对于特定场景：

• 收集边缘文本样本进行针对性训练
• 添加随机裁剪、旋转等数据增强
• 调整损失函数权重增强对边缘样本的关注

4. 后处理优化

• 实现边缘区域检测结果补偿机制
• 采用多模型融合策略提升召回率
• 添加基于语义的检测结果校验

实施建议

对于工业场景应用，建议建立完整的测试验证流程：

1. 构建边缘文本测试集量化评估
2. 采用A/B测试对比不同方案效果
3. 建立误检/漏检样本分析机制
4. 定期更新模型适应新场景

通过以上优化措施，可以显著提升PaddleOCR对边缘文本的检测能力，解决实际应用中的漏检问题。