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Vehículos Eléctricos

Reconocimiento óptico de caracteres sobre fundición

Lectura de códigos desafiantes sobre piezas de motor de fundición mediante OCR basado en aprendizaje profundo

The In-Sight D900 reads etched codes on metal

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El motor de un vehículo eléctrico (EV) viene en una carcasa de fundición a presión, por lo general hecha de aluminio. Cada carcasa está marcada con un código de identificación, que suele estar en letras y números en relieve que forman parte de la propia carcasa de fundición. Estas letras, al ser del mismo material que la carcasa, son de un contraste extremadamente bajo.

Este código de identificación es esencial para la trazabilidad en la planta de montaje y en toda la cadena de suministro. Es el número al que están vinculados todos los demás registros. Identificarlo con precisión es muy importante, ya que cualquier ambigüedad detiene la línea de producción y hace que los inspectores humanos tengan que verificar el código. Si esto sucede varias veces por turno, provoca retrasos notables y un aumento de los gastos.

Las herramientas tradicionales de OCR basado en reglas suelen ofrecer índices de lectura correcta de hasta un 99 por ciento. Estas resultan adecuadas para algunas aplicaciones, pero para aplicaciones importantes como esta es necesario que los índices de lectura estén lo más cerca posible al 100 por ciento. Cualquier intervención humana para anular manualmente los resultados de una lectura OCR puede reducir el rendimiento y la eficiencia.

Las funciones de lectura de texto y caracteres del aprendizaje profundo de Cognex descifran con fiabilidad y precisión códigos deformados, torcidos, dañados o de bajo contraste. Se entrena con un conjunto de imágenes de códigos OCR con diferentes ángulos, iluminación, daños y otras variaciones.

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