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Lettura di codici su pallet di grandi dimensioni

Lettura affidabile codici di dimensioni variabili in campi visivi ampi

In-Sight D900 legge i codici impegnativi dai materiali da costruzione presenti su pallet per migliorare la rintracciabilità.

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Le casse e i pallet contenenti grandi quantità di prodotti in magazzini, piazzali e altre aree di stoccaggio su larga scala sono identificati da codici di testo per il tracciamento e la spedizione. I codici sono grandi, di conseguenza possono essere visualizzati a distanza. Sono inoltre inclini a errori di stampa, essendo parzialmente oscurati, scarsamente illuminati o soggetti a riverbero e presentano altri problemi di lettura in condizioni di stoccaggio presso strutture o piazzali.

Errori di lettura possono portare a consegne errate e smarrimento di merci. Date le dimensioni e il peso di questi pallet, la loro riorganizzazione richiede tempo e fatica e può ritardare la spedizione.

Fino ad ora, tali codici di testo sono stati in gran parte letti e registrati manualmente. Anche se sembrerebbe che la tecnologia OCR convenzionale possa essere la soluzione ideale per questa applicazione, l'ampio campo visivo richiesto, la variazione delle distanze di visualizzazione che determina variazioni nella dimensione del testo visibile e le posizioni imprevedibili dei codici rendono difficile programmare il software OCR convenzionale affinché gestisca tutte le possibilità.

Il Deep Learning di Cognex è ideale per leggere codici con dimensioni imprevedibili risultanti da distanze variabili. Lo strumento OCR del Deep Learning viene fornito con una libreria di caratteri preaddestrata, che ne semplifica l'impostazione e la distribuzione. Lo strumento OCR si addestra su una piccola serie di immagini di codici di varie dimensioni, quindi trova e legge tali codici presso la struttura o nel piazzale, indipendentemente dalla distanza, in condizioni variabili di illuminazione. Elimina la necessità di spostare o dirigere la telecamera, migliorandone l'efficienza.

I pallet pesanti sono disposti in modo più efficiente nelle aree di distribuzione e consegnati in modo affidabile ai consumatori finali.

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