Czym jest OCR?

Co oznacza OCR?

Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) polega na automatycznym odczytywaniu tekstu z obrazu. Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) to technologia umożliwiająca maszynom rozpoznawanie i wydobywanie tekstu z obrazów. Optyczne rozpoznawanie znaków polega na analizie struktury znaków, rozpoznawaniu wzorców i konwersji ich na tekst zrozumiały dla komputera. Odgrywa kluczową rolę w zautomatyzowanych systemach, które skanują, sortują i oznaczają paczki. Rozpoznawanie znaków optycznych może szybko przekształcić tekst drukowany lub odręczny w edytowalne i przeszukiwalne dane poprzez rozpoznanie tekstu na obrazach; eliminuje to potrzebę ręcznego wprowadzania danych, zmniejsza liczbę błędów i oszczędza czas.

Optyczna rozpoznawana znaków z wykorzystaniem uczenia głębokiego to zaawansowana forma technologii OCR, która wykorzystuje głębokie sieci neuronowe (DNN) do rozpoznawania i wydobywania tekstu z obrazów. Rozpoznawanie optyczne znaków oparte na uczeniu się maszyn wykorzystuje modele uczenia się maszyn do automatycznego rozpoznawania i identyfikowania wzorców w złożonych danych, takich jak różne czcionki, zniekształcone lub ukryte znaki, odblaskowe powierzchnie lub zniekształcony tekst.

W jaki sposób optyczna rozpoznawalność znaków i uczenie głębokie przyczyniają się do automatyzacji?

Wraz ze wzrostem tempa produkcji, montażu, pakowania i sortowania w celu zaspokojenia rosnącego popytu, opakowania i przesyłki muszą spełniać określone normy etykietowania, takie jak kody kreskowe 1D i 2D, numery identyfikacyjne produktów, etykiety alergenów i wymagania dotyczące etykietowania kraju pochodzenia. Rozpoznawanie znaków optycznych (OCR) automatyzuje proces konwersji drukowanego lub odręcznego tekstu na dane cyfrowe, znacznie redukując konieczność ręcznego wprowadzania danych i zwiększając szybkość przetwarzania, jednocześnie zapewniając zgodność z przepisami i umożliwiając bardziej bezproblemową identyfikowalność w całym łańcuchu dostaw.

Tymczasem uczenie głębokie usprawnia OCR, wykorzystując sieć neuronową do rozpoznawania złożonych wzorców tekstu, takich jak zróżnicowane czcionki i pismo odręczne, z dużą dokładnością. Z kolei pomaga to firmom spełnić wymagania regulacyjne, usprawnić zarządzanie zasobami i poprawić ogólną wydajność operacyjną.

Jak technologia OCR usprawnia identyfikowalność?

Rozpoznawanie znaków optycznych pomaga zwiększyć identyfikowalność poprzez automatyzację procesu pozyskiwania i digitalizacji tekstu z etykiet, dokumentów, opakowań i przesyłek. Przekształcając wydrukowane i odręczne informacje w dane nadające się do przetwarzania maszynowego, OCR ułatwia bezproblemowe śledzenie produktów i przesyłek w całym łańcuchu dostaw. To zmniejsza ryzyko błędnego skierowania lub zagubienia paczek, co prowadzi do większej satysfakcji klientów i wyższych marż zysku.

Technologia OCR może rozpoznawać kody kreskowe 1D (np. UPC, Code 39), kody kreskowe 2D (np. kody QR, Data Matrix), a także drukowany tekst i cyfry na opakowaniach, etykietach lub numerach seryjnych, co zapewnia efektywne zarządzanie zapasami. Rozpoznając te rodzaje kodów i danych cyfrowych, technologia OCR zapewnia dokładną i bieżącą rejestrację danych, umożliwiając firmom monitorowanie i rejestrowanie każdego etapu podróży produktu od produkcji przez zapasy aż po dostawę. Ulepszona identyfikowalność dzięki OCR zmniejsza błędy, poprawia zgodność z normami regulacyjnymi i dostarcza cennych informacji na potrzeby zarządzania zapasami, zapobiegania stratom i kradzieżom oraz kontroli jakości. Technologia OCR może być kluczowa w sytuacjach wymagających wycofania konkretnych partii produktów, gdzie konieczne jest szybkie zidentyfikowanie i zlokalizowanie ich.

Ponadto OCR zmniejsza liczbę ręcznych wprowadzeń danych i ryzyko błędu ludzkiego. Poprzez automatyzację procesów wprowadzania danych i zapewnienie dokładnego rejestrowania informacji, OCR weryfikuje poprawność wszystkich punktów danych, co sprawia, że śledzenie i monitorowanie jest bardziej wydajne i niezawodne. W rezultacie OCR może przyczyniać się do ogólnej efektywności operacyjnej. Automatyzując pozyskiwanie i przetwarzanie informacji tekstowych, OCR umożliwia szybsze przetwarzanie dokumentów, redukuje potrzebę ręcznej interwencji i przyspiesza procesy decyzyjne.

Technologia OCR znacznie usprawnia prowadzenie dokumentacji. Cyfryzacja umożliwia łatwe przechowywanie, szybkie odzyskiwanie i wydajne wyszukiwanie konkretnych danych lub dokumentów. Firmy mogą więc prowadzić zorganizowane, dokładne rejestry, co przyspiesza podejmowanie decyzji i poprawia efektywność operacyjną.

Dlaczego automatyzacja w logistyce ma coraz większe znaczenie?

Automatyzacja w logistyce staje się coraz ważniejsza ze względu na znaczny wzrost handlu elektronicznego i handlu międzynarodowego, co doprowadziło do gwałtownego wzrostu ilości transportowanego towaru. Wdrażając zautomatyzowane systemy w zakresie pakowania, wysyłki i zarządzania zapasami, firmy mogą usprawnić operacje, ograniczyć pracę ręczną i poprawić dokładność. Automatyzacja usprawnia sortowanie paczek, ich obsługę i zarządzanie magazynem, umożliwiając firmom szybkie reagowanie na potrzeby klientów przy jednoczesnym minimalizowaniu błędów. W rezultacie organizacje mogą zwiększyć wydajność, zoptymalizować alokację zasobów i utrzymać przewagę konkurencyjną na dzisiejszym dynamicznym rynku, zapewniając terminowe dostawy i wyższy poziom satysfakcji klientów.

W jaki sposób OCR wykorzystuje uczenie głębokie w swojej wydajności?

OCR to technologia wykorzystywana do przekształcania zeskanowanych dokumentów, plików PDF lub obrazów w edytowalne i możliwe do przeszukania cyfrowe dane. Oto jak OCR działa w połączeniu z uczeniem głębokim:

1. Przetwarzanie wstępne: Pierwszy krok, w którym dane wejściowe (tj. obraz lub dokument) są przetwarzane w celu poprawy jakości obrazu; obrazy o niskiej jakości mogą wpłynąć na dokładność OCR. Dane wejściowe są poddawane usuwaniu szumów, korekcji nachylenia i binaryzacji (tj. konwersji obrazu na czarno-biały) w celu poprawy jakości obrazu.
2. Czytnik FX1: Następnie algorytm identyfikuje i wyodrębnia obszary danych wejściowych, w których znajduje się tekst.
3. Segmentacja znaków: Po zidentyfikowaniu obszarów tekstowych algorytm dzieli tekst na wiersze, słowa i pojedyncze znaki do analizy.
4. Rozpoznawanie znaków: Właśnie tutaj wkracza uczenie głębokie. Segmentowane znaki są podawane do modelu uczenia głębokiego, takiego jak konwolucyjna sieć neuronowa (CNN) lub pamięć długotrwała (LSTM), który został wytrenowany do rozpoznawania znaków poprzez identyfikację ich cech. Modele te są szkolone na dużych ilościach danych, ucząc się identyfikować cechy, które składają się na każdy znak.
5. Powiędrowo: Wreszcie rozpoznane znaki są składane w spójne słowa i zdania przy użyciu modeli językowych uwzględniających kontekst, gramatykę i pisownię, aby poprawić dokładność końcowego rezultatu.

Wykorzystanie uczenia głębokiego w technologii OCR znacznie poprawiło jej dokładność, nawet w przypadkach, gdy tekst ma złożoną formę, jest zniekształcony lub znajduje się w różnych czcionkach i rozmiarach.

Jakie są zalety korzystania z modeli uczenia głębokiego w aplikacjach OCR?

Modele uczenia głębokiego wykazały doskonałe wyniki w zadaniach rozpoznawania znaków. Mogą one automatycznie uczyć się i identyfikować złożone wzorce, co czyni je bardzo skutecznymi w radzeniu sobie z różnicami w krojach pisma, rozmiarach, szumie i zniekształceniach, lub gdy tekst może być niespójny, źle wydrukowany lub zniszczony.

Rozwiązania OCR oparte na uczeniu głębokim można skonfigurować stosunkowo łatwo i skutecznie sprostać wyzwaniom związanym z automatyzacją, jednocześnie poprawiając dokładność, identyfikowalność i zgodność ze standardami etykietowania.

Przykładowo, w produkcji samochodów modele oparte na uczeniu głębokim mogą odczytywać numery VIN [numery identyfikacyjne pojazdu] naniesione na części samochodowe z większą dokładnością, nawet przy niespójnościach w drukowaniu lub warunkach oświetleniowych. Minimalizując ręczną korektę błędów i zwiększając ogólną wydajność, usługa OCR opartego na uczeniu głębokim poprawia identyfikowalność, zgodność ze standardami etykietowania i produktywność operacyjną w różnych zastosowaniach.

Jakie są wyzwania i etapy zaangażowane w szkolenia tradycyjnego systemu OCR?

Tradycyjne systemy OCR mają trudności z różnymi stylami czcionek, zniekształconymi lub zasłoniętymi znakami, odblaskowymi powierzchniami i złożonymi tłami. Tradycyjne systemy OCR wymagają ręcznej konfiguracji i szkolenia przez specjalistów od obrazowania przemysłowego, co sprawia, że proces jest bardziej pracochłonny w porównaniu do nowoczesnych rozwiązań, takich jak OCR oparty na głębokim uczeniu.

Proces szkolenia obejmuje kilka etapów. Po pierwsze, dane wejściowe (np. tekst lub obrazy) są wstępnie przetwarzane w celu poprawy ich jakości i przygotowania do rozpoznawania znaków; obejmuje to redukcję szumu, binaryzację obrazu i inne kroki. Przetworzony wstępnie tekst jest następnie segmentowany na pojedyncze znaki lub linie tekstu. Ten etap oddziela znaki lub linie od siebie, czyniąc je łatwiejszymi do rozpoznania i analizy niezależnie. Wreszcie dane wejściowe podlegają ekstrakcji cech, gdzie system identyfikuje unikalne cechy (np. kontury, pociągnięcia lub właściwości geometryczne) wyodrębnione z każdego podzielonego znaku; te cechy są charakterystycznymi cechami, które pomagają odróżnić jeden znak od drugiego.

Ze względu na konieczność przeprowadzania tych wieloetapowych procesów, tradycyjne systemy OCR często wymagają ciągłych korekt i mogą nie być tak elastyczne w przypadku złożonych lub różnorodnych formatów danych wejściowych.

Czy narzędzie DL-OCR firmy Zebra może być wdrażane na różnych produktach i platformach oraz czy oferuje ono korzyści w porównaniu z tradycyjnymi metodami OCR?

Tak, narzędzie Oprogramowanie DL-OCR firmy Zebra można wdrożyć na różnych produktach sprzętowych z oferty firmy Zebra, a także na urządzeniach innych producentów. Do tego zaliczają się niektóre z poniższych produktów:

• Czytniki stacjonarne dla przemysłu FS40, które są wyposażone w wbudowaną obsługę DL-OCR, oferują szybkie dekodowanie kodów 2D oraz funkcje OCR oparte na uczeniu głębokim z obsługą Ethernet, portu szeregowego, USB i protokołów przemysłowych.
• Czytniki VS40 Smart Cameras, które mogą obsługiwać funkcje OCR, takie jak odczyt znaków i weryfikacja tekstu przy minimalnej konfiguracji.

Ponadto narzędzie DL-OCR firmy Zebra można również stosować na przemysłowych komputerach PC i kontrolerach wizyjnych innych producentów, co czyni je wszechstronnym wyborem dla różnych środowisk przemysłowych wymagających zaawansowanego rozpoznawania znaków. Narzędzie DL-OCR oferuje kilka korzyści w porównaniu z tradycyjnymi metodami OCR, takimi jak możliwość odczytywania czcionek od razu po uruchomieniu i podejście oparte na uczeniu, które sprawia, że system jest bardziej przystosowany do różnych czcionek, języków i stylów. Eliminuje to również potrzebę eksplicytnej ekstrakcji cech, czyniąc ją bardziej elastyczną i mniej czasochłonną w utrzymaniu.

Jak można szkolić system OCR?

Aby przeszkolenie system rozpoznawania znaków optycznego, proces rozpoczyna się od zebrania różnorodnych danych szkoleniowych. Te oznaczone obrazy szkoleniowe obejmują różne czcionki, rozmiary i warunki. Każdy obraz jest ręcznie oznaczony; operatorzy ludzkie ręcznie adnotują każdy znak w obrazach szkoleniowych, aby stworzyć zbiór danych, który łączy cechy znaków z ich prawidłowymi etykietami.

Oznaczone obrazy są wykorzystywane do szkolenia algorytmu klasyfikacji, który uczy się rozpoznawać wzorce w znakach, takie jak kreski, kształty i rozkłady pikseli.

Po przeszkoleniu systemu ocenia się go przy użyciu oddzielnego zestawu danych testowych w celu pomiaru jego dokładności i wydajności. Jeśli wyniki są niezadowalające, można wprowadzić poprawki w celu dostrojenia algorytmu, poprawy jakości obrazów szkoleniowych lub dodania więcej danych w celu zwiększenia dokładności.

Po osiągnięciu żądanego poziomu dokładności system OCR można wdrożyć, aby rozpoznawać znaki na nowych, wcześniej nie widzianych obrazach. Tradycyjne systemy OCR opierają się jednak na ręcznie tworzonych cechach i określonych algorytmach, co czyni je mniej elastycznymi w porównaniu do nowoczesnego OCR opartego na głębokim uczeniu, który może radzić sobie z większą różnorodnością czcionek, języków i jakości obrazu dzięki zdolności uczenia się wzorców bezpośrednio z nieprzetworzonych danych bez ręcznej interwencji.

Jak sztuczna inteligencja, uczenie się maszyn i uczenie głębokie wpływają na efektywność i wyzwania rozwiązań OCR?

Sztuczna inteligencja (AI), uczenie się maszyn (ML) oraz uczenie głębokie znacząco poprawiają wydajność rozwiązań OCR, automatyzując i ulepszając zadania związane z rozpoznawaniem znaków. Algorytmy uczenia głębokiego mogą wykrywać nieprawidłowości w wzorcach, nawet gdy znaki alfanumeryczne są trudne do zdefiniowania za pomocą sztywnych reguł.

Optymalizacja OCR oparta na głębokim uczeniu wykorzystuje DNN do zaawansowanych funkcji rozpoznawania znaków. Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) oraz sieci neuronowe RNN (Recurrent Neural Networks) są podstawą systemów OCR opartych na głębokim uczeniu.

CNN-y i RNN-y automatycznie uczą się i wyodrębniają cechy z znaków, zmniejszając zależność od zaprojektowanych cech. Te modele potrafią obsługiwać różnorodne czcionki i szybko dostosowują się do nowych lub nieznanych czcionek bez konieczności skomplikowanych ręcznych regulacji. Oznacza to, że systemy OCR mogą skuteczniej radzić sobie z nieregularnościami i niespójnościami, takimi jak tekst pisany odręcznie czy zniszczone dokumenty.

Jednak proces gromadzenia i adnotowania dużych zbiorów danych do szkolenia modeli uczenia głębokiego może stanowić wyzwanie dla szerokiego wdrożenia. Szkolenia modeli uczenia głębokiego wymagają dużych, opisanych zbiorów danych, aby osiągnąć wysoką dokładność. Proces gromadzenia i oznaczania tych zbiorów danych może być wymagający pod względem zasobów. Trwające badania mają na celu ulepszenie funkcji OCR, aby lepiej radziły sobie ze zmianami czcionek, zmniejszając potrzebę ręcznych korekt i zwiększając zdolność adaptacji do nowych czcionek i wariantów tekstu. Techniki takie jak uczenie transferowe są wykorzystywane do wykorzystania wstępnie przeszkolonych modeli na dużych zbiorach danych, co pozwala na lepszą generalizację i redukcję potrzeby nadmiernej ilości danych szkoleniowych dla każdego konkretnego kroju pisma.

Ogólnie rzecz biorąc, systemy OCR oparte na głębokim uczeniu oferują większą elastyczność i dokładność, co czyni je bardziej niezawodnymi niż tradycyjne rozwiązania OCR.

DNN vs. CNN vs. RNN: Czym się różnią?

Sieci neuronowe DNN, CNN i RNN to różne rodzaje architektur sieci neuronowych zaprojektowane do obsługi różnych typów danych i zadań. Wszystkie są rodzajami sieci neuronowych używanymi w uczeniu się maszyn i uczeniu głębokim, ale służą do różnych celów i są zaprojektowane do przetwarzania różnych typów danych. Oto zestawienie różnic między nimi:

Czym jest DNN?

DNN: Głębokie sieci neuronowe są najszerszą formą sieci neuronowych, składającą się z wielu warstw połączonych węzłów. Są one w stanie uczyć się złożonych wzorców i mogą być stosowane w szerokiej gamie zadań związanych z uczeniem się maszyn, w tym rozpoznawaniem obrazów, przetwarzaniem języka naturalnego i nie tylko. Sieci DNN są wszechstronne, ale mogą nie być tak wyspecjalizowane w przetwarzaniu określonych typów danych jak sieci CNN czy RNN.

Czym jest CNN?

CNN: Konwolucyjne sieci neuronowe są specjalnie zaprojektowane do przetwarzania danych siatkowych, takich jak obrazy lub reprezentacje 2D. Wykorzystują warstwy spójne, aby automatycznie wykrywać ważne cechy, takie jak krawędzie, kształty i wzorce, bez konieczności ręcznego ekstrahowania cech. To pomaga w wykrywaniu lokalnych wzorców lub cech. Wyobraź sobie warstwy konwolucyjne jako szkło powiększające, które skanuje obraz od lewej do prawej i od góry do dołu. Podczas przesuwania wykonuje obliczenia na pikselach, które aktualnie „analizuje”, aby wykryć cechy obrazu, takie jak krawędzie, krzywe lub części obiektu.

Na przykład wyobraźmy sobie producenta wytwarzającego części samochodowe z wyrytymi na każdym elemencie unikalnymi numerami seryjnymi. Aby zautomatyzować proces śledzenia tych części, firma wykorzystuje systemy wizyjne z modułem OCR opartym na CNN. W miarę jak części poruszają się wzdłuż linii produkcyjnej, system rejestruje obrazy i przetwarza je za pomocą warstw CNN, które analizują obrazy i identyfikują cechy, takie jak kształty numerów seryjnych. Następnie sieć neuronowa rozpoznaje te znaki, umożliwiając firmie skuteczne śledzenie zasobów i zmniejszenie liczby błędów. Ten zautomatyzowany proces zwiększa produktywność, minimalizując jednocześnie potrzebę ręcznego wprowadzania danych.

Czym jest sieć RNN?

RNN: Recurrentne sieci neuronowe są przeznaczone do przetwarzania danych sekwencyjnych, gdzie kolejność informacji ma znaczenie, np. w danych czasowych, zdaniach lub mowie. W przeciwieństwie do CNN, RNN mają „pamięć” poprzez połączenia rekurencyjne, które pozwalają im zatrzymać informacje z poprzednich danych wejściowych. Dzięki temu są one idealne do zadań, które wymagają kontekstu lub zależności czasowych, takich jak modelowanie języka czy przewidywanie sekwencji. W rozpoznawaniu znaków optycznego (OCR), sieci neuronowe oparte na rekurencyjnych sieciach neuronowych (RNN) pomagają poprzez rozpoznawanie znaków w kontekście, co zapewnia prawidłową interpretację znaków na podstawie otaczającego tekstu.

Na przykład, wyobraź sobie RNN jak podczas czytania książki. Nie zaczyna się od nowa na pierwszej stronie za każdym razem, gdy się ją przewraca. Zamiast tego opiera się na informacjach, które już przeczytano, aby zrozumieć bieżący rozdział. Podobnie, RNN"zapamiętują" poprzednie dane wejściowe, aby przetwarzać dane sekwencyjne, takie jak tekst lub serie czasowe. Ta możliwość zachowywania kontekstu sprawia, że są one idealne do zadań, w których zrozumienie kolejności i relacji między elementami jest kluczowe, np. rozpoznawanie mowy lub tłumaczenie języków.

Optymalizacja OCR za pomocą sieci neuronowych dla doskonałego rozpoznawania znaków

CNN są doskonałe w rozpoznawaniu przestrzennych wzorców (takich jak kształty znaków na obrazach), podczas gdy RNN lepiej nadają się do przetwarzania sekwencji (takich jak linie tekstu) i DNN służą jako elastyczna ogólna struktura, którą można dostosować do różnych zadań. W zastosowaniach OCR sieci CNN i RNN są często łączone w hybrydowe architektury—zwane sieciom neuronowymi o konwolucyjno-rekurencyjnej strukturze (CRNN)—aby wykorzystać ich moc do dokładnego rozpoznawania znaków oraz do zadań takich jak analiza wideo i sekwencyjne przetwarzanie obrazów.

Czym jest CRNN?

Sieć neuronowa konwolucyjna o budowie rekurencyjnej (CRNN) to zaawansowany model sztucznej inteligencji, który łączy możliwości sieci CNN i sieci RNN. Sieć CNN odpowiada za wyodrębnianie cech przestrzennych z obrazów, takich jak krawędzie czy wzory, a sieć RNN przetwarza dane sekwencyjne, umożliwiając modelowi zrozumienie kolejności i kontekstu elementów w czasie. Takie połączenie sprawia, że CRNN są bardzo skuteczne w zadaniach takich jak OCR, analiza wideo i rozpoznawanie mowy, gdzie zarówno informacje przestrzenne, jak i czasowe są kluczowe.

W środowisku produkcyjnym CRNN są powszechnie stosowane do kontroli jakości i wykrywania wad, do rozpoznawania i interpretacji tekstu lub wzorów na etykietach produktów lub części. Jest to szczególnie przydatne w branżach, gdzie precyzja ma kluczowe znaczenie, np. w produkcji samochodów lub elektroniki.

Na przykład, CRNN-y można wytrenować tak, aby rozpoznawały i interpretowały tekst na etykietach lub na małych elementach, takich jak półprzewodniki. Te napisy lub symbole są kluczowymi identyfikatorami, które wyświetlają informacje takie jak wartości elementów, numery części lub szczegóły producenta. CRN można wytrenować tak, aby rozpoznawało te wzorce lub tekst przy użyciu OCR. Czytnik CRN może zidentyfikować, czy komponent jest nieprawidłowo oznaczony lub czy użyto niewłaściwego komponentu na podstawie wyodrębnionego tekstu lub symbolu. Załóżmy, że określony podzespół elektroniczny powinien mieć określony opornik, ale wykrywany jest inny; systemy wizyjne mogą oznaczyć ten podzespół do sprawdzenia lub usunięcia z linii produkcyjnej.

Automatyzując te zadania, CRNN pomagają producentom zwiększyć dokładność, zmniejszyć liczbę błędów ludzkich i poprawić ogólną wydajność linii produkcyjnych.