Leitura de código OCR em embalagem flexível
Leitura de códigos precisa em sacos e bolsas com designs complexos
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Os produtos de consumo são cada vez mais enviados e vendidos em embalagens flexíveis, incluindo sacos, bolsas reforçadas, bolsas lisas e filmes. Os vegetais congelados há muito são vendidos assim, mas os cosméticos, medicamentos, produtos em pó, produtos de limpeza, carne, café e uma ampla variedade de outros produtos surgem agora em embalagens flexíveis impressas, já que a tecnologia melhorou e os preços diminuíram.
Cada embalagem deve incluir uma data impressa, lote e outras informações de rastreamento específicas. Se a informação for mal impressa, ou mal lida, podem ocorrer problemas na cadeia de suprimento, levando a produtos mal entregues ou que percam a sua data de validade, o que leva a desperdício.
Os códigos de leitura em embalagens flexíveis são extremamente desafiadores para a tecnologia de reconhecimento ótico de caracteres (OCR) convencional. Os caracteres podem ser facilmente impressos distorcidos. Mesmo quando corretamente impressos, as mudanças de material podem levar a variações na iluminação e distorção dos caracteres durante a leitura. Isso é particularmente verdade à medida que as embalagens se tornam mais personalizadas, e as novas técnicas de impressão permitem que uma maior área de superfície seja abrangida pelo design do produto. O software OCR convencional deve ser reprogramado para cada novo design de embalagem.
O Cognex Deep Learning lê códigos impressos em substratos flexíveis desafiadores, mesmo com fundos impressos confusos. A ferramenta de OCR com Deep Learning possui uma biblioteca de fonte pré-treinada que facilita a configuração e implementação. A ferramenta OCR é treinada com um pequeno conjunto de imagens de texto distorcido, angulado, iluminado de forma irregular e deformado e depois encontra e lê esse texto na embalagem flexível de alimentos, independentemente da forma ou amassamento.
Os produtos em embalagens flexíveis chegam de maneira confiável e imediata aos clientes designados.
