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Beverage bottles on conveyor belt

Food and Beverage

Lesen von Codes auf verpackten Hühnerteilen

Menschenlesbare Codes auf flexibler, transparenter Lebensmittelverpackung genau entziffern

OCR-Tools mit Deep Learning lesen schwierigen Text auf in Plastikfolie verpackten Hühnern.

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Hühnerteile, Fleischstücke und Hackfleisch werden zum Verkauf in viele verschiedene transparente Kunststoff- und Stretchfolien verpackt. Diese Packungen werden anhand von Datum, Charge und anderen Identifizierungsinformationen identifiziert, die mit Tintenstrahl auf die Folie selbst gedruckt sind.

Da der Inhalt durch die Folie, auf der sich vorgedruckte Markenlogos und andere standardmäßige Design- und Informationselemente befinden können, sichtbar ist, muss der Textcode vor einem komplexen und unvorhersehbaren Hintergrund gelesen werden. Der Code wird direkt auf flexible Kunststofffolie gedruckt und ist daher oft schief, verschmiert oder anderweitig mangelhaft.

Fehler können dazu führen, dass Produkte nach dem Ablaufdatum verkauft werden, dass sie verderben oder falsch geliefert werden, was Sicherheitsrisiken und Einnahmeverluste nach sich zieht. Eine Programmierung herkömmlicher industrieller Bildverarbeitung für zuverlässiges Codelesen ist durch schiefe, verschmierte oder anderweitig mangelhafte gedruckte Texte sowie den komplexen und unvorhersehbaren Hintergrund sehr schwierig.

Cognex Deep Learning liest gedruckte OCR-Codes auf schwieriger flexibler Folie, sogar vor dem uneinheitlichen Hintergrund verschiedener Fleisch- oder Hühnerteile. Das Deep-Learning-OCR-Tool beinhaltet eine vorab trainierte Schriftenbibliothek, welche die Einrichtung und Implementierung erleichtert. Das OCR-Tool wird anhand eines kleinen Bildsatzes von schiefem, schräglaufendem und verformtem Text trainiert. Später findet und liest es diesen Text auf flexiblen Lebensmittelverpackungen, egal welches Produkt sich unter der Verpackung befindet.

Supermärkte und Verbraucher*innen erhalten die Hühnerteile und Fleischstücke, die sie erwarten, sogar bei Bioprodukten mit uneinheitlichem Aussehen.

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