현대 공급망에서는 개별 부품을 추적할 수 있는 기능이 점차 중요해지고 있습니다. 휴대폰 케이스와 같은 사출성형 물체가 올바른지 확인할 수 있는 간단한 방법은 제조 시 사람이 판독할 수 있는 날짜와 로트 정보를 새기는 것입니다. 그러면 이 코드를 인벤토리, 위조품 방지를 비롯해 나중에 제품이 고장 났을 때 출처를 파악하는 데 사용할 수 있습니다. 판독할 수 없는 양각 텍스트는 추적 기능을 저하시켜 공급망의 투명성을 떨어뜨리게 됩니다. 양각 텍스트는 케이스 바디와 같은 재질로 만들어지는 직접 부품 마킹(DPM)으로, 대비가 낮습니다. 케이스 내부는 질감이 나게 만들어집니다. 몰딩의 변화는 텍스트가 폭넓은 방사성과 음영을 포함할 수 있음을 뜻합니다. 사출성형에 작은 결함만이 존재해도 문자 조각이 누락되거나 왜곡되는 결과가 초래될 수 있습니다. 조명 각도가 약간만 바뀌어도 글자의 모양이 달라질 수 있습니다. 이러한 모든 문제는 이 텍스트를 기존의 머신 비전 OCR 기술로 판독할 때 부정확한 결과로 이어집니다.
코그넥스 딥러닝은 빠르게 이동하는 생산 라인에서 까다로운 양각 OCR 코드를 정확히 판독합니다. 딥러닝의 OCR 툴은 사전 트레이닝된 폰트 라이브러리 덕분에 설정과 배포가 간편합니다. 이 툴은 휴대폰 케이스에 있는 양각 텍스트의 작은 라벨 이미지 세트를 트레이닝합니다. 일단 OCR 툴이 각 문자를 인식한 후에는 혼란스러운 케이스 배경에서 문자를 식별할 수 있으며, 심지어는 예측할 수 없는 몰딩 결함, 조명 각도의 변화가 있어도 문자를 식별합니다. 새로운 케이스 재질 또는 텍스트 위치가 사용될 때는 업데이트된 라벨 이미지 세트만 사용해 OCR 툴을 트레이닝하면 새로운 텍스트를 식별하여 판독할 수 있게 됩니다.
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