挤压管密封和喷雾罐 OCR 代码读取

在颇具挑战性的纹理背景上读取压印和喷墨 OCR 代码

当挤压管通过高速传送系统时,视觉系统会检测挤压管末端的密封是否存在缺陷。

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零售商向消费者出售装在塑料挤压管中的半流体个人护理产品,以方便使用。这些挤压管的末端采用热封处理,包含日期和批次等信息的文本代码被压印或喷墨打印到塑料上。类似的代码也被喷墨打印在喷雾罐的弯曲底部。这些代码支持在供应链、库存管理和产品召回过程中对产品进行跟踪。

这些颇具挑战性的背景和位置使得很难用传统的机器视觉来执行光学字符识别 (OCR)。挤压管密封上的压印很小,经常缺少部分字母或数字,并会因密封出现扭曲。由于喷雾罐底部是曲面,因此上面的喷墨印刷会发生扭曲,必须在反射背景下阅读。

由此导致的低读取率降低了生产线的运行速度,并会产生错误,从而导致运输和库存问题,同时造成供应链不够透明。

基于康耐视深度学习的 OCR 工具可以读取颇具挑战性的纹理和反射背景上的压印和喷墨印刷代码,即使在高生产线速度下也是如此。该光学字符识别工具自带预培训的字体库,因此其设计和部署都很简单。该工具使用一组很小并贴有标签的图像进行训练,图像为印在挤压管、喷雾罐或其他挑战性表面上的压印或喷墨印刷文本。OCR 工具学习了每个字符的外观后,就可以很容易在混乱或反光的背景中识别这些字符。这加快了包装线的速度,提高了设备综合效率 (OEE)。

每当一种新型密封管、喷雾罐或其他产品投入生产时,只需要使用一小组新背景图像来训练 OCR 工具即可准确地识别和读取文本代码。

改进

  • 准确跟踪供应链中的塑料挤压管和喷雾罐
  • 最大限度减少对消费品跟踪代码的误读

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