Indicazioni chiave
- Il riconoscimento del carattere ottico (OCRMax) è un'applicazione di visione artificiale che legge i caratteri alfanumerici ottenuti da un'immagine e li trasforma in informazioni leggibili dalla macchina.
- Verifica ottica dei caratteri (OCV) determina la qualità dei caratteri in un'immagine, cercando difetti come macchie, parti mancanti e graffi.
- Mentre la precisione dei caratteri è importante, la precisione delle stringhe è la metrica che conta di più. Un carattere errato può rendere un intero codice non valido.
In che modo il sistema OCRMax “99% accurato” causa guasti nascosti
Una dichiarazione di accuratezza del 99% a livello di caratteri può sembrare impressionante, ma è l’accuratezza a livello di stringhe il parametro che conta davvero. Una sequenza di caratteri, quali numeri, lettere o simboli, costituisce una stringa, ovvero il codice che stai cercando di leggere o verificare. Nella lettura di codici industriali, le stringhe possono raggiungere fino a 30 caratteri.
Uno studio ha rilevato un tasso di errore di 0,912 caratteri (CER) durante la lettura di confezioni di etichette alimentari lucide, il che significa che circa il 9% dei caratteri era illeggibile. Per un codice di 20 caratteri, quel tasso di errore a una cifra significa che quasi il 20% dei codici è illeggibile, esponendo le operazioni a rischi quali costi aggiuntivi, rilavorazioni e spedizioni errate.
Questo rischio cresce con la scala. Più lunghe sono le stringhe di caratteri e più codici leggi con una soluzione inefficace, maggiori sono le probabilità che non riuscirai a leggere un codice.
Questo tasso di guasto non è un bug software o hardware, è una certezza matematica, causata dalla confusione di OCRMax con OCV.
Mentre queste due applicazioni sono spesso implementate fianco a fianco su una linea farmaceutica o un trasportatore di imballaggi ad alta velocità, pongono domande diverse. Uno si chiede: “Cosa dice questo testo?” L’altro chiede: “Questo testo è corretto?”
OCRMax legge il numero VIN su un componente automobilistico.
OCV giudica l'accuratezza del testo e la qualità della stampa.
Che cos'è l'OCRMax? (Il “Lettore”)
Riconoscimento ottico dei caratteri (OCR)
L'OCRMax risponde a una singola domanda: cosa dice questo? Converte il testo sconosciuto da un'immagine in un dato leggibile da una macchina. Si ricorre all'OCR quando è necessario acquisire il numero di serie univoco di un pistone automobilistico o il codice di lotto presente sui prodotti farmaceutici.
Cos'è l'OCV? (Il “giudice”)
Verifica ottica dei caratteri (OCV)
OCV risponde a una domanda diversa: Questo testo è accurato? L'applicazione controlla la qualità della stampa. Cerca un punto mancante, uno striscio sull'inchiostro o un timbro della data sbiadito. Si utilizza OCV quando si sa già cosa dovrebbe dire il testo (ad es., un numero di lotto specifico per la produzione di oggi) e ci si deve assicurare che il metodo di marcatura funzioni correttamente. Mentre l'OCRMax visualizza i dati, l'OCV rileva i difetti.
Velocità e coerenza: Dove le operazioni manuali dell'OCRMax e dell'OCV sono insufficienti
Case Study: Yuman Wine Group e la tecnologia PanPass
Storicamente, i dipendenti hanno ispezionato i codici per verificarne la leggibilità e trascritto i dati manualmente. Tuttavia, l'aumento della velocità delle linee di produzione e l'analisi soggettiva da parte del personale possono causare problemi di produzione. Shandong Quingzhou Yuman Wine Group, un importante produttore di liquori nel nord della Cina, ha imparato questo in prima persona.
“In passato, se i codici di spruzzatura erano distorti o difettosi, gli ispettori umani potevano identificare questi problemi”, ha detto Lui Kaiqiang, Vice Ministro dello sviluppo della strategia digitale dello Yunmen. “Tuttavia, con la velocità triplicata della nuova linea di produzione, gli occhi umani non possono rilevare questi difetti”.
Tra le altre difficoltà che lo Yunmen ha dovuto affrontare vi sono bottiglie a basso contrasto, sfondo complesso e qualità di stampa incoerente.
I codici illeggibili sulle bottiglie di liquore comportano rischi e costi immensi. La società ha trovato difficile tracciare le materie prime, i processi di produzione e la trasparenza della supply chain, rendendo più difficile prevedere la domanda. E le bottiglie con codici illeggibili devono essere rielaborate o rottamate, quindi era altrettanto importante ridurre al minimo i falsi scarti per contenere i costi.
“I requisiti dell’OCRMax sono rigorosi, senza errori o difetti”, ha aggiunto Kaiquiang. “Sulla base del nostro giudizio complessivo, il tasso di accuratezza della soluzione OCR Cognex è stato superiore al 99,9%.”
PanPass Technology Co., Ltd., un'azienda di Pechino specializzata in tracciabilità e anti-contraffazione, ha collaborato con Cognex per migliorare gli sforzi di tracciabilità dello Yunmen. La soluzione di identificazione dei prodotti di PanPass utilizza un codice di identificazione del prodotto (PID) testuale apposto sui prodotti e sulle confezioni, collegato alla piattaforma cloud di PanPass per la verifica e la tracciabilità.
PanPass e Yunmen hanno utilizzato il sistema di In-Sight vision systems e l'IA Cognex per verificare i codici PID e trasmettere i dati alla piattaforma PanPass.
“La priorità principale dei nostri clienti è l’affidabilità”, ha dichiarato Zhang Yonghong, Presidente e CEO di PanPass. “Anche le prestazioni costanti e l’innovazione tecnologica sono importanti. La tecnologia di visione artificiale di Cognex risponde a tutte queste preoccupazioni”.
In che modo l'IA supera l'OCRMax basato su regole e di abbinamento dei modelli
L'OCRMax di visione artificiale si basa sulla corrispondenza dei modelli, in cui un sistema utilizza una libreria definita di caratteri e regole per riconoscere e leggere il testo. Questo metodo eccelle quando un Sistema di visione sta leggendo un documento strutturato o un'etichetta, ma si basa su condizioni di immagine ideali, una rarità negli ambienti di produzione.
Le difficoltà concrete che l'OCR deve affrontare negli ambienti produttivi, quali superfici curve, finiture opache ed etichette prive di imperfezioni, rappresentano una sfida insormontabile per il metodo di corrispondenza dei modelli. Sono presenti troppe variabili di diagnostica per immagini e caratteri per leggere in modo affidabile i codici.
I sistemi di visione basati sull’ intelligenza artificiale risolvono questi problemi utilizzando strumenti di visione dedicati che massimizzano il contrasto e compensano i codici sulle superfici curvo.
Sebbene l’IA è uno strumento potente, è importante partire dalle basi, come il posizionamento della fotocamera, l’orientamento dei componenti o dei prodotti e la luce.
Rapporto di ricerca: Come l'IA sta trasformando la visione artificiale
Abbiamo intervistato centinaia di produttori, integratori e OEM in tutto il mondo e in diversi settori sull'adozione e l'utilizzo dell'IA. Leggi per scoprire cosa guida le decisioni di acquisto, l'atteggiamento verso l'IA e come l'IA offre prestazioni e semplicità.
Conclusioni: Un approccio ibrido
Quando si esegue solo l'OCRMax, un codice perfettamente letto può ancora essere illeggibile. Si spedisce un prodotto con una data di scadenza sbavata. Quando si esegue solo l’ OCV, si rifiutano le parti con qualità di stampa corretta ma con contenuto errato. Stai bloccando la tua linea per nessun motivo.
Il dual-layer sta diventando la norma in un ambiente di produzione in cui tracciabilità, la conformità e la fiducia dei clienti sono in linea.
Non è necessario scegliere tra le due tecnologie. L'utilizzo combinato di OCR e OCV garantisce la qualità del codice, può aiutarti a individuare la causa principale dei problemi di qualità del codice e assicura una tracciabilità completa.