Vérification des étiquettes OCR


Dans les opérations de production, de stockage et de logistique, réduire les vérifications manuelles, augmenter les rendements du premier passage et maintenir la traçabilité sont des éléments clés. Les changements fréquents d'étiquettes et la mauvaise qualité d'impression peuvent rendre les projets de reconnaissance optique des caractères (OCR) traditionnels longs à mettre en place et à maintenir, et souvent avec des résultats variables. Les équipes doivent consacrer beaucoup de temps à l’entraînement des modèles de reconnaissance de polices pour éviter que les exceptions ne s’accumulent aux points de contrôle, risquant ainsi de devoir refaire le travail et de rencontrer des problèmes de conformité. La reconnaissance optique de caractères basée sur l’apprentissage profond simplifie la configuration avec des modèles pré-entraînés capables de lire une large gamme de polices, de tailles et de textes à faible contraste dès la sortie de la boîte.

Zebra VS40 scanning print and applying labels in manufacturing

Vérifiez les étiquettes plus rapidement avec la reconnaissance optique de caractères basée sur l'apprentissage profond qui lit les polices variables et le texte à faible contraste, et intègre les résultats dans vos flux de travail existants

OCR inspection powered by Aurora Focus software using a deep learning-based OCR tool to accurately and efficiently read labels with varying fonts, backgrounds, and low contrast scenarios, making it ideal for manufacturing, packaging, and logistics label checks.

Déployez la reconnaissance optique de caractères basée sur l'apprentissage profond pour la reconnaissance des étiquettes

Le logiciel Aurora Focus fournit un outil de reconnaissance optique de caractères basé sur l'apprentissage profond qui fournit des résultats précis dès la sortie de la boîte, sans nécessiter d'entraînement long. Pré-entraîné sur des milliers de polices, la reconnaissance optique de caractères basée sur l'apprentissage profond permet une configuration rapide en quelques minutes via un flux de travail intuitif, par glisser-déposer. L'algorithme s'adapte aux polices changeantes, aux arrière-plans variables et à l'impression à faible contraste pour produire des caractères même dans des scénarios trop difficiles pour les outils conventionnels. Cela le rend idéal pour la fabrication, les lignes d'emballage et les vérifications d'étiquettes d'entrepôt/logistique où les produits, les références et le texte de conformité changent fréquemment.

A Zebra VS40 Machine Vision Smart Camera using deep learning-based OCR is scanning and helping verify labels on a conveyor belt in a pharmaceutical packaging production line.

Intégrez la reconnaissance optique de caractères dans votre flux de travail

Utilisez les caméras intelligentes et les scanners industriels Zebra pour exécuter la reconnaissance optique de caractères basée sur l'apprentissage profond directement sur les appareils, ce qui leur permet de capturer rapidement et de manière fiable des images de haute qualité et de traiter le texte en temps réel, même sur des lignes de production à grande vitesse. Choisissez des scanners fixes compacts pour une solution de traçabilité tout-en-un couvrant les codes lisibles par machine et le texte lisible par l'homme. Ou déployez des caméras intelligentes flexibles lorsque vous avez besoin de la reconnaissance optique de caractères avec des outils d'inspection simple ou de vérification d'assemblage.  Les appareils produisent des chaînes de données et des signaux de réussite/échec, qui sont transmis via une entrée/sortie numérique ou un Ethernet industriel. Ces signaux sont envoyés aux PLC (contrôleurs logiques programmables) ou aux systèmes back-end pour une intégration facile. Cela permet un fonctionnement fluide au sein des cellules d'inspection de production et des flux de travail d'entrepôt/logistique, y compris les contrôles de conformité de réception, de rangement et d'expédition.