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Elektronikindustrie

Optische Zeichenerkennung von Objektivhalter-Codes für die Zuordnung von Teilen

Kameraobjektive von Smartphones präzise durch den Herstellungsprozess verfolgen, indem alphanumerische Codes auf Objektivhaltern sogar dann gelesen werden, wenn diese abgenutzt oder beschädigt sind

Camera reading alphanumeric code on smartphone camera lens holder

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Kameraobjektive werden für den Transport von einer Station zur anderen in Halterungen platziert. Diese Halterungen wurden so konzipiert, dass sie mehr als eine Objektivgröße aufnehmen können. Um diese rückverfolgen zu können, besitzt jede Halterung alphanumerische Codes und Ausrichtungsmarkierungen, welche die Halterung dem jeweiligen Objektiv zuordnen und die Rückverfolgbarkeit durch den gesamten Herstellungsprozess ermöglichen.

Diese Halterungen werden oft wiederverwendet, daher nutzen sich die alphanumerischen Codes und Ausrichtungsmarkierungen ab und sind schwerer lesbar. Es ist möglich, dass herkömmliche industrielle Bildverarbeitung die eng angeordneten Codes nicht mehr unterscheiden kann, lange bevor der Objektivhalter selbst so abgenutzt ist, dass er ausgetauscht werden muss. Wenn diese Codes falsch gelesen werden, kann dies zur Lieferung der falschen Objektive oder einer falschen Platzierung der Objektivbaugruppen führen.

Das OCR-Tool von Cognex Deep Learning liest geprägte und gedruckte Codes auf schwierigem Hintergrund und passt sich an Abnutzung, enge Abstände oder mehrdeutige Symbole an. Das-OCR-Tool beinhaltet eine vorab trainierte Schriftenbibliothek, welche die Einrichtung und Implementierung erleichtert. Dieses Tool kann nach dem Training anhand eines Bildsatzes mit den verwendeten Symbolarten und ihren Positionierungen, einschließlich Beispielen von abgenutzten, beschädigten oder mehrdeutigen Codes, die Codes auf dem Kameraobjektivhalter lokalisieren und lesen. So können Kameraobjektivhalter ihre gesamte Lebensdauer zum Einsatz kommen, während gleichzeitig Lesefehler durch Lösungen verhindert werden, die für unterschiedliche OCR-Lösungen nicht so gut geeignet sind.

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