康耐視簡化高速生產(chǎn)線上的自動化包裝OCR讀取

如今，許多行業(yè)面臨著日益增長的合規(guī)要求、消費者對詳細批次級包裝信息的需求，以及供應鏈速度和效率方面的競爭壓力，越來越多企業(yè)借助OCR（光學字符識別）技術(shù)，以在高速生產(chǎn)線上實現(xiàn)自動化包裝，確保批次級包裝信息、包裝質(zhì)量及準確性。然而，傳統(tǒng)的OCR在面對不同字體、印刷缺陷和復雜環(huán)境時，存在準確率低、需要大量人工干預以及需要復雜的設(shè)備和培訓等問題。

邊緣學習作為康耐視的新AI技術(shù)，其提供的ViDi EL Read工具，能夠解碼嚴重變形、歪斜、蝕刻不良的字符，為高速生產(chǎn)線自動化包裝的OCR問題提供了更簡單、快速、準確的解決方案。通過使用一組預先訓練的算法，無需視覺或深度學習經(jīng)驗，即可在數(shù)分鐘內(nèi)完成部署，實現(xiàn)任務自動化。與傳統(tǒng)OCR方法相比，它擁有以下五個方面的顯著優(yōu)勢：

1快速：邊緣學習專為高速生產(chǎn)線環(huán)境下的文本讀取挑戰(zhàn)而設(shè)計，由生產(chǎn)線上的設(shè)備本身處理，無需與其他處理器通信，因此其速度優(yōu)于傳統(tǒng) OCR。

2精確：邊緣學習工具針對特定應用進行了預培訓，這些工具具有專一性，它們能夠以行業(yè)所需的速度實現(xiàn)廣義深度學習的準確性。

3易于訓練：緣學習OCR只需要少量圖像進行預先訓練，因此更易于開發(fā)。操作員只需進行簡單的糾正，即可避免類似煩人識別錯誤。

4易于部署：邊緣學習OCR不需要不同的字體庫或復雜的處理器，而傳統(tǒng)OCR方法需要特定技術(shù)來減少誤讀。

5適應惡劣條件：邊緣學習OCR可以處理扭曲、模糊的印刷圖案，柔性、反光或有圖案的包裝上的印刷圖案，低對比度的零件標記等，實現(xiàn)在各種惡劣條件下的高性能。

同時，邊緣學習在多個重要工業(yè)領(lǐng)域都具有廣泛的應用潛力：

1、汽車制造

汽車制造領(lǐng)域通常需要為零件添加識別碼，包括日期和批次信息。這些碼可以通過直接零件標記（DPM）方法添加，這些方法包括在零件鑄造過程中進行標記，也可以使用激光、噴砂等處理方式來實現(xiàn)。這些碼與零件相同的材料制成，因此對比度較低，而金屬的反射率較高。傳統(tǒng)的OCR方法在讀取這些反射性強、對比度低的代碼時存在困難，但邊緣學習OCR能夠顯著提高準確性，同時不引入延遲。

邊緣學習OCR.png

2、消費品制造

歐盟法規(guī)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(guān)于有毒成分的非專有信息。這些標識符可以印在產(chǎn)品標簽上，也可以附在生產(chǎn)線上，以反映產(chǎn)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。

3、食品和飲料行業(yè)

食品和飲料行業(yè)：歐盟法規(guī)要求任何含有常見過敏原的產(chǎn)品都應該顯示一個特定的代碼，以區(qū)分過敏原和產(chǎn)品的目標市場。鑒于食品和飲料產(chǎn)品種類繁多且不斷變化，生產(chǎn)線上的產(chǎn)品可能會發(fā)生不可預測的變化。傳統(tǒng)OCR方法在這種情況下需要重新編程，以適應不斷變化的產(chǎn)品和標簽。而邊緣學習OCR只需要一兩張新標簽或產(chǎn)品的圖像，就能夠快速適應這些變化。

食品和飲料行業(yè)OCR.png

綜合來看，邊緣學習大大簡化了OCR自動化處理，能在各行各業(yè)中提高運營效率、降低成本、滿足合規(guī)要求，并支持流程改進。通過康耐視邊緣學習工具——ViDi EL Read的加持，企業(yè)可以在短時間內(nèi)實現(xiàn)OCR自動化的提升，從而提高運營效率、降低成本，并支持未來工廠的發(fā)展，讓企業(yè)可以快速實現(xiàn)投資回報，改善質(zhì)量控制，以在競爭激烈的市場中脫穎而出！

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