차대 번호, VIN 코드는 자동차의 다양한 ID로 사용되는 여러 문자로 구성된 코드입니다. VIN 코드는 문자와 숫자를 포함하며 금속 표면에 식각하거나 기입한 형태의 직접 부품 표시(DPM)나 스티커에 인쇄한 형태로 적용될 수 있습니다. 자동차 생산회사들은 성공적인 추적을 위해 VIN 코드의 위치를 찾고 해석할 수 있어야 합니다. 강한 반사광, 페인트 색상, 빛 확산 등으로 인해서 머신 비전 시스템은 문자를 찾고 인식하기가 어렵습니다. 검사 시스템가 성공적으로 문자를 판독하기 위해서는 난이도 높은 이미지를 구성하는 반사 표면을 적절하게 다룰 수 있어야 합니다.
코그넥스 딥러닝 OCR 툴이 있다면 이미지 형성에 문제가 있는 경우에도 변형된 문자의 위치를 쉽게 식별하고 판독할 수 있습니다. 엔지니어는 소프트웨어를 학습시키기 위해서 VIN 코드 문자의 대표적인 집합을 포함하는 관심 영역을 이미지 상에서 정의합니다. OCR 툴은 사전 학습된 모든 문자 인식 기능을 사용하여 반사나 명암 때문에 불분명한 문자까지 인식해 냅니다. 학습 및 검증 중에 기술자는 소프트웨어 모델이 모든 문자를 정확하게 파악하기 전까지 없는 문자에 대해서만 다시 레이블을 지정합니다. OCR에 대한 이 새로운 딥러닝 기반 방식은 지나친 레이블 지정 작업을 줄여서 학습 및 개발 시간을 절약하며 매우 노이즈가 심한 배경 하의 문자도 성공적으로 판독합니다.
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