Beverage bottles on conveyor belt

Alimentos y bebidas

Lectura de códigos en envases de alimentos y bebidas

Leer los códigos y la fecha de los lotes en los envases de cajas con diferentes fondos

El In-Sight D900 lee códigos desafiantes en diferentes envases de alimentos y bebidas

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Los productos de alimentos y bebidas de consumo, como helado, cerveza y otros artículos, se distinguen cada vez más por el diseño de impresión de la caja personalizado por temporada, evento especial, nuevas formulaciones de productos, promociones de tiempo limitado y segmentación de mercado. Estos productos tienen fecha, código de lote y otros códigos de seguimiento impresos en las cajas que deben leerse para gestionar la cadena de suministros.

Los códigos que no se pueden leer causan problemas en la cadena de suministros, entregas erróneas, suministros inadecuados de productos necesarios e insatisfacción de los consumidores.

Para leer los caracteres en forma confiable, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) se debe programar para cada fondo específico de la caja. A medida que los fondos proliferan y cambian más rápidamente, esta tarea de programación impone retrasos significativos, además de conducir a un aumento de los errores.

El Deep Learning de Cognex lee códigos impresos sobre fondos desafiantes. La herramienta OCR de aprendizaje profundo se configura y despliega fácilmente gracias a una biblioteca de fuentes preentrenada. Luego se entrena con un pequeño conjunto de imágenes de texto impreso sobre diferentes fondos y puede aprender a identificar el texto ignorando el fondo, incluso si el texto se presenta sobre un nuevo fondo que no formó parte del grupo de entrenamiento original. Que la herramienta de OCR no necesite ser reentrenada cuando el texto aparece sobre nuevos fondos mantiene a la línea de producción trabajando sin interrupciones ni disminuciones en la tasa de lecturas.

Las cajas de alimentos y bebidas se envían con confianza a los clientes correspondientes, sin importar los cambios en el diseño del envase.

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