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Veículos Elétricos

Reconhecimento óptico de caracteres no molde

Leia códigos desafiadores em peças fundidas de motor usando OCR baseado em deep learning

The In-Sight D900 reads etched codes on metal

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Um motor de veículo elétrico (EV) é fornecido em um invólucro fundido, normalmente feito de alumínio. Cada invólucro é marcado com um código de identificação, geralmente em letras e números em relevo que fazem parte do invólucro fundido em si. Essas letras, sendo do mesmo material que o invólucro, têm um contraste extremamente baixo.

Esse código de identificação é essencial para a rastreabilidade nas instalações de montagem e em toda a cadeia de suprimentos. É o número ao qual todos os outros registros estão vinculados. Identificá-lo com precisão é muito importante, pois qualquer ambiguidade interrompe a linha e exige que o código seja verificado por inspetores humanos. Se isso ocorrer várias vezes por turno, causa atrasos significativos e aumenta as despesas.

As ferramentas tradicionais de OCR baseadas em regras geralmente fornecem taxas de leitura de até 99%. Isto é adequado para algumas aplicações, mas aplicações importantes, como esta, exigem que as taxas de leitura sejam o mais próximas possível de 100%. Qualquer intervenção humana para substituir manualmente os resultados de uma leitura de OCR falha pode reduzir o rendimento e a eficiência.

As funções de leitura de texto e caracteres do Cognex Deep Learning decifram de maneira confiável e precisa códigos deformados, distorcidos, danificados ou de baixo contraste. Ele é treinado com conjuntos de imagens de códigos de OCR com diferentes ângulos, iluminação, danos e outras variações.

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