Lettura di codici OCR su imballaggi variabili
Leggere in modo affidabile il testo sulla confezione che cambia in termini di dimensioni, colore e orientamento
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Le linee di riempimento di contenitori e imballaggi spesso cambiano i tipi, i colori, le forme e le dimensioni di contenitori a seconda del prodotto e della domanda. Tutto il testo stampato su ogni contenitore deve essere confermato, in particolare le informazioni concernenti data/lotto, l'ID della linea di prodotti e altre informazioni relative alla rintracciabilità del prodotto.
Una volta determinati la distanza e l'orientamento delle confezioni, il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) convenzionale dotato di un sistema di visione a montaggio fisso può leggere con precisione i caratteri sui contenitori ad alta velocità. Tuttavia, qualsiasi variazione in termini di scala, angolazione, colore o motivo di sfondo richiede un adeguamento significativo o persino una riprogrammazione, rendendo difficile la produzione e il monitoraggio di serie di dimensioni minori di vari prodotti.
La conformità alle normative richiede sempre più la completa rintracciabilità del prodotto, con sanzioni per gli errori di rintracciabilità, di conseguenza è essenziale una determinazione accurata del testo del prodotto senza rallentare la produzione.
Il Deep Learning di Cognex legge con precisione complessi codici OCR su imballaggi presenti in linee di produzione in rapido movimento. Lo strumento OCR è facilmente configurabile e implementabile grazie a una libreria di caratteri preaddestrata. È sufficiente una piccola serie di immagini del testo su un nuovo prodotto o tipo di imballaggio per addestrare lo strumento OCR del Deep Learning a trovare e leggere il testo necessario, anche da varie angolazioni, su uno sfondo complesso o riflettente.
Ogni volta che si realizza un prodotto o un imballaggio nuovo, è facile addestrare lo strumento OCR a identificare e leggere i caratteri ovunque compaiano sull'imballaggio, semplicemente etichettando i caratteri in una serie di immagini del nuovo prodotto.
