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Guide des applications OCR avec Deep Learning

Les algorithmes de vision industrielle modernes peuvent différencier les pièces grâce aux différences mêmes les plus subtiles, entre leurs marquages ou leurs caractéristiques. Et pourtant, ces technologies présentent des limites. La reconnaissance optique de caractères (OCR) réalise de bonnes performances avec la vision industrielle basée sur les règles classique dans des conditions idéales et reproductibles, lorsque la police est lisible et présentée sur un arrière-plan contrasté. Le deep learning offre quant à lui une méthode révolutionnaire pour automatiser ce type d’inspection lorsque les codes sont déformés, asymétriques ou mal gravés, en particulier dans des conditions peu favorables.
L’outil de reconnaissance optique de caractères basé sur le deep learning de Cognex s’appuie sur une bibliothèque de polices prédéfinies pour effectuer les inspections. Il vous suffit de définir la
zone d’intérêt, de paramétrer la taille de caractère et d’étiqueter les caractères dans l’ensemble d’images. La reconnaissance optique de caractères basée sur le deep learning est capable de lire les codes que les outils OCR classiques ne parviendraient pas à déchiffrer.

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