OCR / OCV 光学式文字認識および検証システム

光学式文字認識および検証システム (OCR / OCV システム)

システムの特徴

OCR検査の特徴

検査の背景

私たちの生活の中で、活字にまつわる製品はいたるところで目にすることができます。例：キーボードの文字、衣服のラベル、電化製品の文字など。しかし、これらの製品の外観は、写真、シフト、インク過剰などのテキスト印刷の欠陥により、顧客からメーカーへのクレームの原因となります。 、漏れ、印刷抜け。

この問題を克服するために、メーカーは製品が工場から出荷される前に厳格なテストを実施します。従来の検出方法は、手作業による目視検査です。視覚的な方法は柔軟ですが、さまざまなエラーに対して異なる判断を下すことができます。しかし、商品の数や種類が多く、人手もかかるため、長時間の検品は目の疲れや主観的な感情で判断を誤るなど、不良品の流出やお客様からのクレームの原因にもなります。

OCR検査の原理

マシンビジョン検査技術を使用して、さまざまな製品材料、欠陥、および顧客の要件に応じて、さまざまな光源、さまざまな照明角度、およびさまざまなピクセルのカメラを使用して、欠陥画像を背景画像と区別できます。次に、欠陥画像の色、グレースケール、形状、およびサイズを使用して欠陥を特定し、さまざまなアルゴリズムを使用して画像効果に従ってソフトウェアを記述し、顧客の要件に従ってソフトウェアを開発します。高精度、高効率、高安定性を備えた製品のリアルタイム検出、分析、計算は、生産ラインの検出速度と精度を効果的に向上させ、生産量と品質を大幅に改善し、人件費を削減し、目の疲労による誤判断を防ぐことができます。

検査内容

1. 生産ラインにOCR文字検出システムを導入。
2. 製品がコード化された後、視覚センサーを使用してマシンが写真を撮るようにトリガーし、取得されたラベルの写真がシステムに送信されます。システムが画像を抽出・分析・比較し、商品のコード抜けや、製造ロット番号などに誤りや漏れがないかをチェックします。
3. 不適格な文字を含む製品が検出されると、システムは可聴および視覚的なアラームを送信し、拒否信号を送信します。

OCR/OCVシステムのメリット

• AI アルゴリズム: 安定性が高く、環境や背景の乱れに適応します。トレーニング後にさまざまな欠陥サンプルを自動的に識別できます
• データ化: 独立したデータベース、複数のサンプルの保存、不良品の分析、履歴の保持
• 多方向: 360 ° 包括的なサンプルの内側と外側
• 高精度：検出精度が高くなる可能性があります
• モジュール化、顧客の実際のニーズに応じて検出機能を柔軟に増減できます
• 操作が簡単：操作が簡単で、メンテナンスも簡単です
• 安全性：医療グレードの材料製造、医療用品の生産環境に完全に準拠