【儀表網 行業科普】光學字符識別(OCR)技術的核心是允許機器閱讀和解釋印刷文本，這是各個行業的一項關鍵任務。在制造業中，OCR在自動化文本驗證流程、確保合規性和維護產品可追溯性方面發揮著至關重要的作用。
對于制造商，尤其是食品和飲料制造商，保持標簽的準確性至關重要。商品文本驗證(例如日期和批號)對于追蹤庫存、確保 FDA 合規性和保護消費者安全至關重要。貼錯標簽的產品可能會導致代價高昂的召回或使消費者健康面臨風險。在這個高風險的環境中，OCR 技術是一個關鍵的控制點，可以在錯誤升級為重大問題之前防止錯誤。
01 傳統OCR系統的局限性
傳統的OCR系統雖然有效，但存在一些局限性。常見的挑戰包括光線不足、文本格式不一致以及商品包裝上的彎曲或反光表面。這些問題通常會導致文本識別不準確，從而導致操作延遲和代價高昂的錯誤。
傳統 OCR的一個常見問題是在生產環境中如何將文本呈現給攝像機。適當的照明、傳送帶上的產品控制和正確的攝像機角度都是影響OCR精確度的關鍵因素。在許多情況下，空間限制和產品材料(如塑料包裝或光亮表面)會使文本難以讀取。此外，打印機質量的不一致也會導致代碼無法讀取。
02 AI驅動的OCR的優勢
幸運的是，AI驅動的OCR工具可以克服這些挑戰。通過使用先進的算法，這些系統可以考慮光線、角度和文本質量的變化。它們還能夠讀取曲面或反射表面上的文本，而這些情況通常會導致傳統 OCR 系統出現故障。
這種靈活性使 AI驅動的OCR在食品和飲料制造領域尤為重要，因為這些產品通常具有不規則的表面或暴露在非標準照明條件下。
例如，AI OCR工具擅長讀取傳統上難以解釋的激光或噴墨代碼。這些AI系統可以處理反光表面、彎曲的容器，甚至扭曲的文本，而無需大量的人工干預。其結果是顯著縮短了開發時間，減少了錯誤剔除，并且系統更加用戶友好，操作員可以輕松學習使用。
AI 驅動的OCR在制造業中的應用不僅僅是理論上的，它已經產生了切實的變化。系統集成商Gray Solutions已經實施了幾款 AI 驅動的 OCR 工具，它展示了這些系統如何改善制造質量控制。
一個值得注意的例子是使用康耐視的ViDi EL深度學習OCR工具來驗證寵物食品罐上的日期和批號。該工具允許制造商快速設置深度學習模型，從而實現快速準確的文本驗證。即使在光線不足或反光表面的挑戰性環境中，該系統也能提供可靠的結果，降低貼錯標簽的風險。
Gray Solutions公司使用的另一個高級工具是Matrox Design Assistant，這是一個基于流程圖的程序，它使用預先訓練的深度學習模型來驗證產品文本。這個工具對于閱讀包裝上的非標準字體特別有用，比如在Ben & Jerry的冰淇淋蓋上發現的那些。通過最大限度地減少手動調整的需要，該系統簡化了生產流程，同時確保了文本的準確性。
這些工具僅代表當今可用的 AI OCR 解決方案的一小部分。AI驅動的 OCR 系統能夠適應各種生產環境，而且其設計方便用戶使用，因此被證明是尋求改善質量控制的制造商不可或缺的工具。
03 OCR技術在制造業中的未來
隨著AI驅動的OCR技術的不斷發展，其在制造業中的應用有望進一步擴大。包括 OCR 在內的全球機器視覺技術市場預計將從2023年的69億美元增長到2029年的78億美元，這反映出對自動化質量控制解決方案的需求不斷增長。在這個市場中，OCR在自動化檢查、降低成本和提高產品可追溯性方面發揮著重要作用。
對于食品和飲料行業的制造商來說，投資AI驅動的OCR不僅僅是為了提高運營效率，也是為了維護消費者的信任。通過確保產品在整個供應鏈中正確貼標和可追溯性，OCR技術可幫助制造商保持對嚴格行業法規的合規性。
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