Lecture de codes OCR sur des emballages variables

Lisez de façon fiable les textes sur les emballages qui changent de taille, de couleur et de sens

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Les lignes de remplissage des contenants et des paquets traitent souvent des types, des couleurs, des formes et des tailles différentes en fonction du produit et de la demande. Tous les textes imprimés sur chaque contenant doivent être vérifiés, en particulier la date/le code de lot, l’identifiant de la ligne de fabrication et d’autres informations liées à la traçabilité des produits.

Une fois que l’orientation des paquets et la distance qui les sépare sont déterminées, la reconnaissance optique de caractères (OCR) classique associée à un système de vision fixe peut lire précisément les caractères sur les contenants qui se déplacent à grande vitesse. Mais le moindre changement d’échelle, d’angle, de couleur ou de motif d’arrière-plan nécessite un ajustement important, voire une reprogrammation, ce qui rend difficile la production et le suivi de petites séries de divers produits.

La conformité réglementaire exige de plus en plus une traçabilité complète des produits, avec des sanctions en cas de manquements. Il est donc indispensable de déterminer avec précision le texte inscrit sur les produits sans ralentir la production.

Cognex Deep Learning lit avec précision les codes OCR difficiles sur les paquets qui se déplacent rapidement sur les lignes de production. L’outil OCR est facile à configurer et à déployer grâce à une bibliothèque de polices prédéfinies. Un petit ensemble d’images du texte inscrit sur un nouveau type de produit ou de paquet suffit pour entraîner l’outil OCR de Cognex Deep Learning à trouver et lire le texte en question, y compris à différents angles et sur un arrière-plan complexe ou réfléchissant.

Lorsqu’un nouveau produit ou un nouvel emballage est produit, l’outil OCR apprend facilement à identifier et à lire les caractères, où qu’ils apparaissent sur l’emballage, en étiquetant simplement les caractères dans un ensemble d’images du nouveau produit.

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