Productos de consumo

Lectura de códigos OCR de protectores de teléfonos

Reconocimiento óptico de caracteres de texto en plástico texturizado moldeado por inyección

Resultado de la lectura de código OCR en el protector de un teléfono móvil

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La capacidad de rastrear piezas individuales es cada vez más importante en las cadenas de suministro modernas. Una forma sencilla de asegurar que un objeto moldeado por inyección, como un protector de teléfono, sea correcto es grabar la información de la fecha y el lote de manera legible para el ser humano en el punto de fabricación. El código puede utilizarse para el inventario, la prevención de falsificaciones y la identificación de la fuente si el producto funciona mal más tarde. Un texto en relieve ilegible perjudica la capacidad de rastreo, lo que provoca una falta de transparencia en la cadena de suministro.

El texto en relieve es marcado directo de piezas (DPM), hecho del mismo material que el cuerpo del protector. Es de bajo contraste. El interior del protector está texturizado. Las variaciones de moldeado hacen que el texto pueda tener una variedad de reflejos y sombras. Si hay incluso pequeños defectos en el moldeo por inyección, el resultado puede ser que falten pedazos o se distorsionen los caracteres. Pequeñas variaciones en el ángulo de iluminación pueden dar lugar a una apariencia diferente de las letras.

Todos estos problemas conducen a inexactitudes cuando este texto es leído por la tecnología OCR de visión artificial convencional.

El aprendizaje profundo de Cognex lee con precisión los desafiantes códigos OCR en relieve en las líneas de producción de rápido movimiento. La herramienta OCR de aprendizaje profundo se configura y despliega fácilmente gracias a una biblioteca de fuentes preentrenada. Se entrena en un conjunto de imágenes pequeñas y etiquetadas de texto en relieve en los protectores de teléfonos. Una vez que la herramienta OCR ha aprendido cada carácter, lo identifica contra el confuso fondo del protector, incluso con defectos de moldeado imprevisibles, y con varios ángulos de iluminación.

Cada vez que hay un nuevo material de protector o una nueva ubicación del texto, sólo se necesita un conjunto de imágenes etiquetadas actualizadas para entrenar a la herramienta OCR para identificar y leer el nuevo texto.

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