Reconnaissance optique de caractères sur les moulages
Lisez les codes difficiles sur les pièces de moteur moulées grâce à la reconnaissance optique de caractères basée sur le Deep Learning
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Le moteur d'un véhicule électrique est équipé d'un boîtier en aluminium moulé sous pression. Chaque boîtier est marqué avec un code d'identification généralement constitué de lettres et de nombres en relief, eux-mêmes moulés dans le boîtier. Cette inscription étant réalisée dans le même matériau que le boîtier, le contraste est extrêmement faible.
Le code d'identification est pourtant essentiel pour garantir la traçabilité dans l'usine d'assemblage et tout au long de la chaîne logistique. C'est à ce numéro que tous les autres enregistrements sont rattachés. Il est extrêmement important de l'identifier précisément étant donné que la moindre ambiguïté arrête la ligne et oblige les inspecteurs humains à vérifier le code. Si ce cas de figure se produit plusieurs fois au cours d'une même période de travail, il engendre d'importants retards et une augmentation des coûts.
Les outils OCR basés sur les règles classiques offrent généralement des taux de lecture qui atteignent 99 %. Cela convient parfaitement pour certaines applications, mais d'autres particulièrement importantes, comme celle-ci, exigent des taux de lecture aussi proches que possible de 100 %. Toute intervention humaine visant à remplacer manuellement les résultats à la suite d'un échec de lecture OCR est susceptible de réduire le rendement et l'efficacité.
Les fonctionnalités de lecture de texte et de caractères de Cognex Deep Learning déchiffrent de façon fiable et précise les codes déformés, asymétriques, endommagés ou manquant de contraste. Elles sont entraînées à l'aide d'ensembles d'images de codes OCR sous différents angles et éclairages, avec différents dommages et d'autres variations.
