VisionProDeepLearning과 In-Sight D900을 이용한 대형 팔레트 코드 판독

 

창고, 야드, 기타 넓은 저장 공간에서 다량의 제품을 담고 있는 상자 및 팔레트는 이력추적과 배송을 위해 텍스트 코드로 식별됩니다. 코드의 크기가 크기 때문에 멀리서도 보입니다. 또한 잘못 인쇄되고, 부분적으로 가려지거나, 조명이 부족하고 아래쪽 부분이 넓어지거나, 보관 시설 또는 야드 조건에 따라 기타 판독 문제가 발생하기 쉽습니다. 판독 시 오류가 발생하면 상품의 오배송 또는 잘못된 배치로 이어질 수 있습니다. 이러한 팔레트의 크기와 무게를 고려할 때, 팔레트를 재배열하는 작업은 시간과 노력이 많이 들고 그에 따라 배송 지연이 발생할 수 있습니다. 현재까지 그러한 텍스트 코드는 대부분 수작업으로 판독되어 기록됩니다. 기존의 OCR 기술이 이 애플리케이션에 적합한 것으로 보일지 모르지만, 넓은 시야각이 필요하고, 뷰 거리의 차이로 보이는 텍스트 크기가 달라지고, 코드 위치를 예측하기 힘들기 때문에 이러한 모든 가능성을 처리하도록 기존의 OCR 소프트웨어를 프로그래밍하기는 어렵습니다. 

 

 

 

코그넥스 딥러닝은 거리 변화에 따라 크기를 예측할 수 없는 코드를 판독하는 데 사용하기 적합합니다. 딥러닝 OCR 툴은 사전 트레이닝된 글꼴 라이브러리가 함께 제공되므로 셋업과 구축이 간편합니다. OCR 툴은 크기가 다양한 코드의 작은 이미지 세트에서 트레이닝 한 다음, 거리, 조명, 조건 등에 상관없이 시설이나 야드에서 그러한 코드를 찾아 판독합니다. 카메라를 이동하거나 방향을 맞출 필요가 없으므로 효율이 개선됩니다. 무거운 팔레트가 유통 영역에서 가장 효율적으로 정렬되고, 최종 소비자에게 정확히 배송됩니다.

 

 

 

 

 

 

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