消費性產品業

讀取大型貨盤上的條碼

在大視野中可靠地讀取尺寸多變的條碼

In-Sight D900 從貨盤上的建築材料讀取難讀條碼,改善可追溯性。

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在倉儲、堆貨場和其他大規模存放區域用來容納大量產品的條板箱與貨盤,可透過用於追蹤與運送的文字條碼加以識別。這些條碼尺寸大,因此可從遠處檢視。其也容易出現印刷錯誤、部分遭到遮蓋、照明不足或閃光,還有存放場所或堆貨場環境下的其他讀碼問題。

讀碼錯誤可能導致商品配送錯誤和錯位。有鑑於這些貨盤的尺寸與重量,予以重新排放需要耗費時間與人力,並會延宕出貨。

直至今日,主要仍以手動讀取和記錄這類文字條碼。雖然傳統 OCR 技術看似最適合用於此應用,但需要大視野,檢測距離多變導致可見文字尺寸變化,還有無法預知條碼位置,使傳統 OCR 軟體難以設計程式,處理所有可能性。

Cognex Deep Learning 最適合用來讀取因距離不同而導致無法預知尺寸的條碼。深度學習 OCR 工具隨附預先訓練的字型庫,而能輕鬆設定和部署。OCR 工具透過一小組有各式尺寸的條碼圖像組進行訓練,隨後即可在工廠或堆貨場找到並讀取這類條碼,無論在光源變化條件下的距離為何。再也不需要移動或引導相機,進而改善效率。

安排笨重的貨盤在配送區域使用最有效率,並能可靠地遞送給消費者。

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