VisionProDeepLearning과 In-Sight D900을 이용한 양각 OCR 코드 판독

 

전체 제조 밸류 체인에서 부품의 이력 추적 기능은 안전성, 규제 준수, 위조품 감별을 위해 점점 더 그 중요성이 커지고 있습니다. 기계장비, 자동차 및 그 밖의 제품에서 여러 캐스트 또는 머신가공 금속 부품은 부품의 표면에 주조 처리 또는 세공한 양각 문자로 추적이 가능합니다. 그러한 직접 부품 마킹(DPM) 문자는 높낮이 차이가 있고, 제품의 수명 기간 동안 그대로 남아 있을 수 있습니다. DPM 문자는 부품과 동일한 재질로 만들어지므로, 문자와 전체 표면 사이의 대비가 낮습니다. 문자가 표면에서 도드라지므로 조명 각도와 감도의 작은 변화만으로도 그림자 및 반사가 크게 변할 수 있습니다. 한 로트와 다른 로트 간에 구성이 약간만 달라도 나타나는 부품의 모양과 DPM 문자가 바뀔 수 있습니다. 이와 같은 높은 변동성과 저대비 때문에 일반 머신 비전으로는 특히 조명이나 재질 구성이 바뀔 때 양각 또는 캐스트 문자를 일관되게 판독하는 데 큰 어려움이 있습니다.

 

 

 

 

코그넥스 딥러닝은 양각 DPM OCR 코드를 안정적으로 판독하는 데 있어 적합한 기술입니다. OCR 툴은 소수의 부품 이미지 및 양각 문자 샘플 세트에서 트레이닝 합니다. 사전 트레이닝한 폰트 라이브러리 덕분에 이 툴을 손쉽게 설정하고 배포하여 직접 부품을 마킹한 OCR 코드를 일관되고 정확히 판독함으로써 완전한 이력 추적 기능을 구현할 수 있습니다. 공급업체의 변경으로 부품의 컬러나 질감이 달라진 경우, 새로운 이미지 세트로 신속히 재트레이닝을 실시함으로써 OCR 툴이 계속해서 부품에 있는 양각 문자를 확실히 식별할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

 

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