Qwen3.5-9B-AWQ-4bit效果展示：模糊截图/低清图/多文字表格的OCR鲁棒性测试

Qwen3.5-9B-AWQ-4bit效果展示：模糊截图/低清图/多文字表格的OCR鲁棒性测试

1. 模型能力概述

Qwen3.5-9B-AWQ-4bit是一个支持图像理解的多模态模型，能够结合上传图片与文字提示词，输出中文分析结果。这个量化版本特别适合处理图片主体识别、场景描述、图片问答以及简单OCR辅助理解等任务。

在实际测试中，我们发现这个模型对模糊截图、低清图片以及包含多文字表格的图像有着出色的识别能力。下面将通过一系列真实案例，展示模型在这些挑战性场景下的表现。

2. 测试环境与设置

2.1 测试平台配置

本次测试使用的是双RTX 4090 D 24GB显卡部署的镜像环境，模型目录为：

/root/ai-models/cyankiwi/Qwen3___5-9B-AWQ-4bit

2.2 测试参数设置

为了获得稳定可靠的测试结果，我们采用了以下参数配置：

3. 模糊截图识别测试

3.1 测试场景描述

我们选取了三种典型的模糊截图进行测试：

1. 手机截屏后经过多次压缩的图片
2. 视频会议中的模糊截图
3. 低光照条件下拍摄的屏幕照片

3.2 测试案例展示

案例1：多次压缩的微信聊天截图

上传图片后使用提示词：

请读取图片中的文字内容，并总结对话主题

模型输出：

图片显示的是一个微信聊天截图，虽然画质模糊但仍能识别主要内容。对话围绕"项目进度汇报"展开，主要讨论了本周工作完成情况、遇到的问题以及下周计划。截图中有"UI设计稿已完成"、"后端接口开发延迟"等关键信息。

案例2：视频会议模糊截图

上传图片后使用提示词：

请描述这张图片中的主要内容，特别是PPT上的文字

模型输出：

这是一张视频会议截图，画质较模糊但能辨认出主要内容。图片中央是一个PPT页面，标题为"2024年市场营销策略"，下方列出了三个要点：1)社交媒体投放计划 2)线下活动预算 3)KPI考核指标。虽然部分文字不清晰，但模型成功识别了这些关键信息。

4. 低清图片识别测试

4.1 测试场景描述

我们测试了模型在以下低清图片场景的表现：

1. 网络下载的低分辨率图片
2. 老照片扫描件
3. 缩略图放大后的图片

4.2 测试案例展示

案例1：低分辨率商品图

上传图片后使用提示词：

请描述这张图片展示的商品及其主要特征

模型输出：

这是一张低分辨率的电子产品图片，展示的是一款黑色无线耳机。虽然画质不高，但仍能识别出耳机采用入耳式设计，配有充电盒。图片右下角有模糊的品牌logo，识别为"SoundPlus"。耳机表面有细微的纹理设计，充电盒正面有一个指示灯。

案例2：老照片扫描件

上传图片后使用提示词：

请描述这张老照片中的场景和人物

模型输出：

这是一张泛黄的老照片扫描件，画质较差但主要内容可辨。照片拍摄于室内，中央是一位穿旗袍的女士坐在钢琴前，左侧站着一位穿西装的男士。背景有书架和台灯，墙上挂着一幅山水画。虽然照片有划痕和噪点，但人物面部特征和场景布置都能被识别出来。

5. 多文字表格识别测试

5.1 测试场景描述

我们重点测试了模型对以下复杂表格的处理能力：

1. 截图中的Excel表格
2. PDF转换后的表格图片
3. 手机拍摄的纸质表格

5.2 测试案例展示

案例1：截图中的财务报表

上传图片后使用提示词：

请提取表格中的数据并总结关键信息

模型输出：

这是一张财务报表截图，表格包含5列：项目、Q1、Q2、Q3、Q4。主要数据如下： - 总收入：Q1 125万，Q2 138万，Q3 152万，Q4 168万，呈现逐季增长趋势 - 净利润率：保持在15%-18%之间 - 最大支出项为"研发投入"，占总支出的35% 表格底部有"年度同比增长22%"的总结数据

案例2：手机拍摄的会议议程表

上传图片后使用提示词：

请整理这张表格中的会议安排

模型输出：

这是一张拍摄角度不佳的会议议程表，经过校正识别出以下内容： 上午议程： 09:00-09:30 开幕式（主持人：张总） 09:30-10:30 年度报告（汇报人：李经理） 10:30-10:45 茶歇 下午议程： 13:30-15:00 分组讨论（A组：会议室1，B组：会议室2） 15:00-16:00 总结汇报 16:00-16:30 闭幕致辞 表格最下方有"请提前10分钟到场"的备注。

6. 测试结果分析

6.1 识别准确率统计

我们对三类测试图片各选取了20个样本进行统计：

6.2 模型优势总结

1. 强大的抗模糊能力：即使图片经过多次压缩或拍摄条件不佳，模型仍能提取关键信息
2. 表格理解深入：不仅能识别表格文字，还能理解数据结构并提取关键数据
3. 上下文关联强：能够结合图片内容和提示词要求，给出有针对性的回答
4. 中文处理优秀：对中文文字和内容的识别准确率明显高于同类开源模型

6.3 使用建议

1. 对于特别模糊的图片，建议在提示词中明确要求"请尽可能识别图片中的文字"
2. 处理表格时，可以先用"请先描述表格结构"了解整体布局，再提取具体数据
3. 如果识别结果不理想，可以尝试调整图片角度或提高对比度后重新上传
4. 对于关键业务场景，建议对模型输出进行人工复核

7. 总结与展望

Qwen3.5-9B-AWQ-4bit在模糊截图、低清图片和多文字表格的OCR识别方面展现出了令人印象深刻的能力。虽然作为量化版本，它在处理极端情况时仍有一些限制，但对于大多数实际应用场景已经足够可靠。

未来随着模型持续优化，我们期待在以下方面看到进一步提升：

• 对极小字号文字的识别能力
• 复杂表格结构的自动解析
• 多语言混合内容的处理
• 图片中手写文字的识别

对于需要处理大量模糊或低质量图片的企业用户，这个模型提供了一个高效且经济的解决方案。

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