鋳物の光学文字認識

ディープラーニングを採用する OCR で鋳物上の難しいコードを読み取る

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電気自動車 (EV) モーターは、通常アルミニウム製のダイカストハウジングに納められています。各ハウジングには、鋳物ハウジングの一部として、文字や数字で構成される識別コードが浮彫で刻印されています。この文字は、ハウジングと同じ材料であり、コントラストが非常に低くなります。

この識別コードは、組立工場やサプライチェーン全体でのトレーサビリティに欠かせません。この番号は、他のすべての記録と関連付けられています。異常発生によるライン停止時には、検査官によるコード検証が必要なため、この番号を正確に識別することが重要です。これがシフト毎に数回発生するようなことがあると、大幅な遅延になるばかりか、費用もかかります。

従来のルールベースの OCR ツールは、一般的に最大 99% の読み取り率を実現します。一部のアプリケーションはそれで十分ですが、この例のように重要なアプリケーションでは、読み取り率をできるだけ 100% 近付ける必要があります。OCR で適切に読み取りできなかった結果、手作業でやり直していると、スループットが低下し、効率も悪くなります。

コグネックスのディープラーニングのテキストと文字読み取り機能は、変形、歪み、破損、または低コントラストのコードを確実かつ正確に解読します。この機能には、さまざまな角度や照明で、損傷などの違いを撮影した OCR コードの画像が登録されています。