Optische Zeichenerkennung
Auf Deep-Learning basierte Bildverarbeitungsalgorithmen lesen alphanumerische Zeichen auf einer Batterie.
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Kameras mit den Signaturfarben schwarz und gelb enthalten Cognex Bildverarbeitungssoftware.
Ein völlig neuer Ansatz bei komplexen Prüfungen, Teilelokalisierung, Klassifikation und OCR
Hersteller müssen in der Lage sein, die auf die Unterseite der Batterien gedruckten alphanumerischen Codes schnell und genau lokalisieren und lesen zu können. Spiegel- und Blendeffekte können es einem Bildverarbeitungssystem erschweren, Zeichen zu lokalisieren und zu erkennen, insbesondere wenn die Zeichen verformt sind. Ein Prüfsystem muss solche Herausforderungen meistern, um die Zeichen erfolgreich lesen zu können.
Die Deep Learning-Tools von VisionPro lokalisieren und lesen deformierte Zeichen, auch wenn die Bilderzeugung schwierig ist. Das Lokalisierungs-Tool identifiziert den Zielbereich (Region of Interest, ROI) - in diesem Fall die Oberseite der jeweiligen Zylinderbatterie, die mit einem alphanumerischen Code gekennzeichnet ist. Dank seiner vorinstallierten Schriftarten-Bibliothek erkennt das Lokalisierungs-Tool selbst durch Blendeffekte und Kontraste verdeckte Zeichen. Zum Einlesen der Software definiert ein Ingenieur den Zielbereich auf Bildern mit einer repräsentativen Auswahl an Code-Zeichen. Während der Einlern- und Validierungsphase werden nur die übersehenen Zeichen durch einen Techniker neu gekennzeichnet, bis das Modell der Software in der Lage ist, alle Zeichen korrekt zu identifizieren. Dieser auf Deep Learning basierte Ansatz der OCR spart beim Einlernen und bei der Entwicklung Zeit, indem er übermäßige Kennzeichnung vermeidet und das korrekte Einlesen sicherstellt.
