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康耐視簡化高速生產線上的自動化包裝OCR讀取

如(ru)今,許(xu)多(duo)行業面(mian)臨著日益增長(chang)的(de)(de)合規要求、消費者(zhe)對詳細(xi)批次(ci)級包(bao)裝信息的(de)(de)需求,以及(ji)供應鏈速(su)(su)度和效率方面(mian)的(de)(de)競爭壓力(li),越(yue)來越(yue)多(duo)企業借助OCR(光學字(zi)符識別)技(ji)術,以在高速(su)(su)生產線(xian)上實現自動化包(bao)裝,確(que)保批次(ci)級包(bao)裝信息、包(bao)裝質量及(ji)準確(que)性。然(ran)而,傳統的(de)(de)OCR在面(mian)對不同字(zi)體(ti)、印刷缺(que)陷和復(fu)雜(za)環境時,存在準確(que)率低、需要大量人工(gong)干預以及(ji)需要復(fu)雜(za)的(de)(de)設(she)備和培訓等(deng)問題。


邊(bian)緣學(xue)習作為康(kang)耐視(shi)的(de)新AI技術,其提供(gong)的(de)ViDi EL Read工(gong)具,能夠解碼(ma)嚴重變形、歪斜、蝕刻不良的(de)字符,為高速生產線(xian)自動(dong)化包裝的(de)OCR問題提供(gong)了更(geng)簡(jian)單、快(kuai)速、準(zhun)確的(de)解決(jue)方案。通(tong)過使用(yong)一組(zu)預先(xian)訓練的(de)算法,無需視(shi)覺或深度(du)學(xue)習經驗,即(ji)可在數(shu)分(fen)鐘(zhong)內(nei)完成部署,實現任務自動(dong)化。與(yu)傳統OCR方法相比(bi),它擁有以(yi)下(xia)五(wu)個方面的(de)顯著優勢:


1快速:邊(bian)緣(yuan)學(xue)習專為高速生產(chan)線環(huan)境下的文(wen)本讀取挑戰而設計,由生產(chan)線上的設備本身(shen)處理,無需與其他處理器(qi)通信,因此其速度(du)優于傳統 OCR。


2精確:邊(bian)緣學習(xi)工(gong)具(ju)(ju)(ju)針(zhen)對(dui)特定應(ying)用進行了預培訓,這些工(gong)具(ju)(ju)(ju)具(ju)(ju)(ju)有專一(yi)性(xing),它們能夠以行業所需(xu)的速度(du)實(shi)現廣義深度(du)學習(xi)的準確性(xing)。


3易于訓練:緣學習OCR只需要少量圖(tu)像進行預先訓練,因此更(geng)易(yi)于(yu)開發。操作員(yuan)只需進行簡單的糾正,即可避免類似煩(fan)人識別錯誤。


4易于部署:邊緣(yuan)學(xue)習OCR不(bu)需(xu)要(yao)不(bu)同的(de)字體庫或復雜的(de)處理器,而傳(chuan)統(tong)OCR方法(fa)需(xu)要(yao)特(te)定(ding)技術來減(jian)少(shao)誤讀。


5適應惡劣條件:邊緣學習OCR可以處理(li)扭曲(qu)、模糊的(de)印(yin)刷(shua)圖案,柔性(xing)、反光(guang)或有圖案的(de)包裝上的(de)印(yin)刷(shua)圖案,低對比(bi)度的(de)零件標記等,實現在各種惡劣條件下的(de)高性(xing)能(neng)。


同時,邊(bian)緣學習在多(duo)個重要工(gong)業領域都具有廣泛(fan)的應用潛(qian)力:

1、 汽車制造

汽車制造(zao)領域通(tong)常需要為零件添加(jia)(jia)識別(bie)碼(ma),包括日期和(he)批次(ci)信(xin)息。這些碼(ma)可以(yi)(yi)通(tong)過直接(jie)零件標記(ji)(DPM)方(fang)法(fa)添加(jia)(jia),這些方(fang)法(fa)包括在(zai)零件鑄造(zao)過程中進行標記(ji),也可以(yi)(yi)使用激光、噴(pen)砂等處理(li)方(fang)式來實現。這些碼(ma)與零件相同的(de)材料制成(cheng),因此對比(bi)度(du)較低(di),而(er)金屬的(de)反(fan)射(she)率較高。傳統的(de)OCR方(fang)法(fa)在(zai)讀取這些反(fan)射(she)性強(qiang)、對比(bi)度(du)低(di)的(de)代碼(ma)時存在(zai)困(kun)難,但邊緣學習OCR能夠顯著(zhu)提高準確(que)性,同時不引入延遲。


邊緣學習OCR.png


2、消費品制造

歐盟法規要求某些可能造成化學或物理危害的消費品(如清潔用品和肥料)必須配備僅有的配方標識符(UFI),以提供關于有毒成分的非專有信息。這些標識符可以印在產品標簽上,也可以附在生產線上,以反映產品成分的新變化。由于這些標識符需要不斷更新,邊緣學習OCR通過快速訓練可以迅速準確定位和解碼這些文本,以確保其存在和準確性。


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3、食品和飲料行業

食品(pin)和飲(yin)料行(xing)業(ye):歐(ou)盟法規要求任何(he)含(han)有常見過敏(min)原的(de)(de)產(chan)品(pin)都應(ying)該顯示一個(ge)特定的(de)(de)代碼,以(yi)區(qu)分(fen)過敏(min)原和產(chan)品(pin)的(de)(de)目標(biao)市場(chang)。鑒(jian)于食品(pin)和飲(yin)料產(chan)品(pin)種(zhong)(zhong)類(lei)繁多且不(bu)(bu)斷(duan)變(bian)(bian)化,生產(chan)線上的(de)(de)產(chan)品(pin)可能(neng)(neng)會發(fa)生不(bu)(bu)可預(yu)測的(de)(de)變(bian)(bian)化。傳統OCR方法在這種(zhong)(zhong)情(qing)況下需要重(zhong)新編程,以(yi)適應(ying)不(bu)(bu)斷(duan)變(bian)(bian)化的(de)(de)產(chan)品(pin)和標(biao)簽。而邊緣學(xue)習OCR只需要一兩(liang)張(zhang)新標(biao)簽或(huo)產(chan)品(pin)的(de)(de)圖像,就(jiu)能(neng)(neng)夠(gou)快(kuai)速適應(ying)這些變(bian)(bian)化。


食品和飲料行業OCR.png


綜合來看,邊(bian)緣(yuan)學習大大簡化了OCR自動化處理,能在(zai)各行各業中提(ti)高(gao)運(yun)營效率、降低(di)成(cheng)(cheng)本(ben)、滿(man)足(zu)合規要求,并支持(chi)流程改進。通過康耐視邊(bian)緣(yuan)學習工具——ViDi EL Read的(de)加持(chi),企(qi)業可以在(zai)短時(shi)間(jian)內實(shi)現OCR自動化的(de)提(ti)升,從而提(ti)高(gao)運(yun)營效率、降低(di)成(cheng)(cheng)本(ben),并支持(chi)未(wei)來工廠的(de)發(fa)展,讓企(qi)業可以快速(su)實(shi)現投(tou)資(zi)回報,改善(shan)質(zhi)量控制,以在(zai)競(jing)爭(zheng)激烈的(de)市場中脫穎(ying)而出(chu)!


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