Lecture de codes OCR sur les étuis de téléphone

Reconnaissance optique de caractères sur du plastique moulé par injection texturé

Résultat de la lecture de code OCR sur un étui de téléphone portable

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La capacité à tracer des pièces individuelles est de plus en plus importante dans les chaînes logistiques modernes. Un moyen simple de s’assurer qu’un objet moulé par injection, comme un étui de téléphone, est le bon consiste à gaufrer des informations de date et de lot lisibles par l’œil humain sur le site de fabrication. Le code peut ensuite être utilisé pour la gestion des stocks, la lutte contre la contrefaçon et l’identification de la source en cas de dysfonctionnements ultérieurs du produit. Un texte gaufré illisible empêche la traçabilité, ce qui entraîne un manque de transparence dans la chaîne logistique.

Le texte gaufré est marqué directement sur la pièce et constitué du même matériau que l’étui. Il manque de contraste. L’intérieur de l’étui est texturé. À cause des variations de moulage, le texte peut présenter toute une série de reflets et de nuances. Si le moulage par injection présente des défauts, même minimes, des morceaux peuvent manquer ou les caractères peuvent être déformés. De légères variations dans l’angle d’éclairage peuvent donner une tout autre apparence aux lettres.

Tous ces problèmes entraînent des imprécisions lors de la lecture du texte par la technologie OCR de la vision industrielle classique.

Cognex Deep Learning lit avec précision les codes OCR gaufrés difficiles sur les lignes de production à grande vitesse. L’outil OCR dont il est doté est facile à configurer et à déployer grâce à une bibliothèque de polices prédéfinies. Il s’entraîne sur un petit ensemble d’images étiquetées montrant du texte gaufré sur des étuis de téléphone. Une fois que l’outil OCR a appris chaque caractère, il parvient à les identifier sur l’arrière-plan confus que représente l’étui, même avec des défauts de moulage imprévisibles et des angles d’éclairage différents.

Lorsqu’un nouveau matériau est utilisé pour fabriquer les étuis ou que l’emplacement du texte change, un ensemble d’images étiquetées mis à jour suffit pour entraîner l’outil OCR à identifier et lire le nouveau texte.

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