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电动汽车

铸件上的光学字符识别

使用深度学习式字符识别读取铸造电机零件上的难读码

The In-Sight D900 reads etched codes on metal

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电动汽车 (EV) 电机有压铸外壳,通常为铝制。每个外壳都会标记识别码,这通常是铸造壳体上凸起的字母和数字。这些字母的材料和外壳相同,所以对比度非常低。

这个识别码是在装配工厂和供应链中实现可追溯性的关键。它是所有记录都要使用的编号。识别的准确性有非常重要的意义,这是因为如果遇到不明确的情况要停止生产线,则需要检测员来验证代码。如果一个班次中多次发生这种情况,就会造成极大的延误并增加成本。

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传统的规则式字符识别工具通常可实现最高 99% 的读取率。这对于部分应用已经足够了,但如果是重要的应用,例如这类情景,就需要读取率尽量接近 100%。任何需要手动覆写字符识别失败结果的人工干预都会降低产量和效率。

康耐视深度学习的文本和字符读取功能可以可靠且准确地解码变形、歪斜、损坏或低反差代码。它使用各种角度、照明、损坏和其他异常情况的字符识别码图像集进行培训。

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