제조업체는 배터리의 바닥면에 인쇄된 알파벳/숫자 코드를 빠르고 정확하게 찾아 디코딩할 수 있어야 합니다. 머신비전 시스템은 강한 반사광과 확산으로 인해 문자 위치 찾기와 인식이 어려울 수 있으며, 특히 문자가 왜곡된 경우 더욱 어렵습니다. 검사 시스템이 성공적으로 문자를 디코딩하기 위해서는 이러한 난제를 극복할 수 있어야 합니다.
VisionPro Deep Learning 툴은 이미지 형성이 어려움에도 불구하고 변형된 문자를 찾아 판독합니다. 위치 설정 툴은 관심 영역(ROI)을 식별할 수 있는데, 이 경우 ROI는 영숫자 코드가 표시된 실린더형 배터리의 상단입니다. 위치 설정 툴은 사전 학습된 모든 문자 인식 기능을 사용하여 반사나 명암 때문에 불분명한 문자까지 인식해 냅니다. 엔지니어는 소프트웨어를 학습시키기 위해서 코드 문자의 대표적인 집합을 포함하는 관심 영역을 이미지 상에서 정의합니다. 학습 및 검증 중에 기술자는 소프트웨어 모델이 모든 문자를 정확하게 파악하기 전까지 없는 문자에 대해서만 다시 라벨을 지정합니다. OCR에 대한 이 새로운 딥러닝 기반 방식은 지나친 라벨 지정 작업을 줄여서 학습 및 개발 시간을 절약하며 판독 정확성을 보장합니다.
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