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Veicoli elettrici

Riconoscimento ottico dei caratteri sul corpo pressofuso

Lettura di codici complessi su componenti del corpo pressofuso di motori utilizzando soluzioni OCR basate sul deep learning

The In-Sight D900 reads etched codes on metal

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Il motore di un veicolo elettrico è fornito all’interno di un alloggiamento pressofuso, di norma in alluminio. Ciascun alloggiamento è marcato con un codice d’identificazione che presenta solitamente lettere e numeri in rilievo facenti parte dell’alloggiamento pressofuso stesso. Tale codice, realizzato con lo stesso materiale dell'alloggiamento, presenta un contrasto estremamente basso.

Tale codice di identificazione è fondamentale ai fini della rintracciabilità presso lo stabilimento di assemblaggio e lungo tutta la catena di fornitura. Si tratta di un numero al quale sono legate tutte le altre registrazioni. Identificarlo in maniera precisa è molto importante dato che qualsiasi ambiguità blocca la linea e richiede la verifica del codice da parte di ispettori umani. Se ciò si verifica più volte per turno, causa ritardi significativi e aumenta le spese.

Gli strumenti OCR tradizionali basati su regole forniscono di norma tassi di lettura fino al 99%. Per alcune applicazioni ciò può essere adeguato, tuttavia, applicazioni importanti come quella descritta qui richiedono tassi di lettura che si approssimino il più possibile al 100%. Qualsiasi intervento umano necessario per bypassare manualmente i risultati derivanti da una mancata lettura OCR può ridurre la produttività e l’efficienza.

Le funzioni di lettura di testo e caratteri del Deep Learning di Cognex decifrano in maniera affidabile e precisa codici deformati, storti, danneggiati o con un basso contrasto. Tale strumento viene addestrato con una serie di immagini di codici OCR acquisiti con angolazioni ed illuminazioni differenti e che presentano danni di diverso tipo o altre variazioni.

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