Consumer Product bottles on conveyor belt

Produtos de Consumo

Leitura de Código OCR de Caixa de Telefone

Reconhecimento óptico de texto de caracteres em plástico moldado por injeção texturizado

Resultado de leitura de código OCR em uma capa de celular

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A capacidade de rastrear peças individuais é cada vez mais importante nas cadeias de suprimento modernas. Uma maneira simples de garantir que um objeto moldado por injeção, como uma capa de telefone, esteja correto é gravar em relevo a data legível e as informações do lote no ponto de fabricação. O código pode, então, ser usado para inventário, prevenção de falsificação e identificação da origem, se o produto apresentar mau funcionamento posteriormente. O texto em relevo ilegível prejudica a capacidade de rastreamento, levando à falta de transparência na cadeia de suprimento.

O texto em relevo é uma marcação direta na peça (DPM), feita do mesmo material que o corpo da capa. Ele tem baixo contraste. A parte interna da capa é texturizada. As variações de moldagem significam que o texto pode ter uma variedade de reflexos e tonalidades. Se houver até mesmo pequenos defeitos na moldagem por injeção, o resultado pode ser pedaços ausentes ou distorções dos caracteres. Ligeiras variações no ângulo de iluminação podem levar a diferentes aparências das letras.

Todos esses problemas levam a imprecisões quando este texto é lido pela tecnologia de OCR convencional dos sistemas de visão.

O Deep Learning da Cognex lê com precisão códigos de OCR desafiadores em relevo em linhas de produção em movimento rápido. A ferramenta de OCR do Deep Learning é facilmente configurada e implementada graças a uma biblioteca de fontes pré-treinada. Ela treina com um pequeno conjunto de imagens etiquetadas de texto em relevo em capas de telefone. Uma vez que a ferramenta de OCR tenha aprendido cada caractere, ela identifica cada um contra o fundo confuso da capa, mesmo com defeitos de moldagem imprevisíveis e com vários ângulos de iluminação.

Sempre que há um novo material de capa ou local de texto, é necessário apenas um conjunto de imagens etiquetadas atualizado para treinar a ferramenta de OCR para identificar e ler o novo texto.

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