Trong thời đại của sự phát triển công nghệ, việc đọc mã ký tự quang học (OCR) và xác minh (OCV) đã trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Hãy tưởng tượng một công cụ OCR và OCV được đào tạo trước sẽ tiết kiệm thời gian đáng kể. Bằng cách loại bỏ việc đào tạo phức tạp từ đầu, công cụ này sẽ hoạt động ngay lập tức khi được triển khai. Và nếu một phông chữ không thể nhận dạng xuất hiện, có thể là do ánh sáng chói, khắc kém hoặc một nguyên nhân nào khác gây ra biến dạng, công cụ đó có thể được đào tạo lại ngay tại nhà máy và chỉ đào tạo lại những ký tự bị đọc nhầm có vấn đề. Đó là giải pháp từ các công cụ OCR và OCV dựa trên công nghệ deep learning, dựa trên một thư viện đa phông và chỉ đòi hỏi đào tạo cho các phông cụ thể của ứng dụng.
Các phông dễ đọc và đồng nhất trước một nền sáng hoặc tối có thể được giải quyết đủ tốt với công nghệ thị giác máy (Machine vision) truyền thống. Tuy nhiên, các nhà sản xuất cần một giải pháp OCR chuyên biệt mới cho những trường hợp nền phức tạp và vấn đề hình ảnh thách thức hệ thống thị giác máy tính của họ, và khi số lượng và loại phông cụ thể của ứng dụng không thể dự đoán. Mã bị biến dạng, lệch và khắc kém là một số nguyên nhân phổ biến. Các mã khó khác là những mã có ký tự tương phản thấp hoặc mã được in, khắc, đục điểm hoặc dập nổi trên nền gây nhầm lẫn.
Hãy cùng khám phá cách phần mềm dựa trên deep learning mang lại một giải pháp dễ dàng và chính xác cho những ứng dụng kiểm tra OCR/OCV phức tạp này.
OCR deep learning cho ngành công nghiệp ô tô
Các nhà sản xuất ô tô cũng như các nhà cung cấp phụ tùng sử dụng số sê-ri để theo dõi các linh kiện có giá trị cao qua chuỗi cung ứng và đảm bảo rằng chúng được ghép nối với các cụm lắp ráp chính xác. Nhiều bộ phận có số sê-ri đục điểm mười chữ số để khi có lỗi xảy ra trong quá trình thử nghiệm, có thể truy tìm được nguồn gốc.
Trong trường hợp thu hồi sản phẩm, các linh kiện bị ảnh hưởng có thể được rút khỏi thị trường một cách nhanh chóng. Ngoài những thách thức đọc thông thường (ví dụ như các phần của số sê-ri có thể bị xước trong quá trình đúc hoặc mài), bề mặt kim loại sáng chói đôi khi có thể làm mờ mắt camera trong hệ thống kiểm tra tự động. Khi số sê-ri bị biến dạng và không đọc được, điều này làm chậm quá trình OCR và OCV, ảnh hưởng đến tính hiệu quả của việc truy xuất nguồn gốc.
Công cụ OCR/OCV dựa trên deep learning hoàn toàn phù hợp với những thách thức này vì chúng dựa trên thư viện đa phông đã được đào tạo trước để nhận biết ngay cả những mã khó đọc nhất mà không cần đào tạo thêm. Cognex deep learning chỉ yêu cầu điều chỉnh cụ thể cho từng ứng dụng, có nghĩa là thay vì đào tạo một thuật toán để nhận dạng từng ký tự hoặc số riêng lẻ, một kỹ sư đào tạo - không phải là một chuyên gia về thị giác - đơn giản chỉ định khu vực quan tâm (thường là khu vực chứa các ký tự bị đọc sai), đặt kích thước ký tự và gán nhãn hình ảnh. Các ký tự bị đọc sai hoặc phông cụ thể của ứng dụng có thể được đào tạo lại dễ dàng ngay tại nhà máy.
OCR deep learning cho ngành công nghiệp điện tử
Mã được khắc bằng laser trên các linh kiện điện tử như gói mạch tích hợp (IC) và khung dẫn là các tính năng cần thiết cho tất cả các nhà sản xuất phần cứng điện tử. Các mã vạch và số sê-ri này chứa thông tin về thời gian và địa điểm sản xuất các bộ phận, số lô của chúng và dữ liệu thử nghiệm. Chúng cũng có thể mã hóa thông tin về nhiệt độ hàn và mật độ thông lượng - thông tin cần thiết khi các linh kiện được gắn vào chip và lắp ráp thành các mô-đun.
Các mã này được đọc ở mọi giai đoạn của quá trình gia tăng giá trị cho đến khi lắp ráp cuối cùng và thử nghiệm thiết bị để đảm bảo rằng phần cứng được lắp ráp chính xác và có các thành phần phù hợp. Với kích thước nhỏ của hầu hết các chất bán dẫn và hạn chế về không gian trên bảng mạch PCB, hệ thống nhận dạng của nhà sản xuất phải khá mạnh mẽ để giữ cho sản xuất hoạt động ở tốc độ tối đa và theo dõi các thành phần giá trị cao. Điều này cũng đúng đối với các nhà sản xuất thiết bị thành phẩm, họ thường phải đọc các mã được khắc bằng laser trên các bên của đầu trượt có thể nhỏ như 1,1 mm x 1,4 mm. Không có gì đáng ngạc nhiên khi mã đã được đánh dấu bằng laser có thể bị giảm chất lượng trong quá trình sản xuất và trở nên khó đọc.
Trong những tình huống như vậy, công nghệ OCR/OCV dựa trên deep learning mang lại một giải pháp ngay lập tức, bỏ qua những giờ đào tạo đầy phiền phức nhờ vào thư viện đa phông được đào tạo trước nhận biết cả các ký tự bị biến dạng và bị nghiêng. Một kỹ sư có thể nhanh chóng thực hiện các điều chỉnh cụ thể cho ứng dụng và đào tạo lại trên mã đọc sai. Lợi ích về năng suất là ngay lập tức khi tỷ lệ không đọc giảm đi và thời gian hoạt động của máy được tối ưu hóa.
OCR deep learning cho ngành công nghiệp đóng gói
Các nhà sản xuất phải có các hệ thống đáng tin cậy để nhận dạng và xác minh dấu vết thông tin theo sau mỗi hàng hóa đóng gói thông qua chuỗi cung ứng. Trong nỗ lực đảm bảo khả năng truy xuất nguồn gốc toàn bộ bao bì, các nhà sản xuất thực phẩm, đồ uống và sản phẩm tiêu dùng đôi khi phải đối mặt với các mã khó đọc.
Các vấn đề thường gặp là ký tự tương phản thấp được in trên mã đóng gói dựa trên nhãn hoặc ký tự dập nổi, biến dạng trên các bộ phận được đúc bằng nhựa, chẳng hạn như nắp chai. Các mã này có thể được sử dụng để khớp bao bì nhiều phần hoặc có khả năng cao hơn, chứa mã ngày/lô chứa thông tin về nội dung, nguồn gốc và ngày sản xuất. Trong những trường hợp này, các nhà sản xuất phụ thuộc vào thiết bị OCR/OCV để nhanh chóng xác định sản phẩm bị ảnh hưởng và loại bỏ chúng khỏi sản xuất hoặc khỏi kệ hàng. Công nghệ OCR/OCV truyền thống yêu cầu đào tạo trước để học các phông chữ khác nhau và ngay cả khi như vậy vẫn có thể gặp khó khăn trong việc giải mã các ký tự có độ tương phản thấp.
Công nghệ OCR/OCV dựa trên nền tảng deep learning không có bị hạn chế như vậy và có thể đọc hầu hết các chữ cái và số có độ tương phản thấp một cách tự động. Bằng cách áp dụng công nghệ deep learning, các nhà sản xuất có thể duy trì tuân thủ luật an toàn thực phẩm và quy định về khả năng theo dõi và hỗ trợ các lần triệu hồi với tối thiểu hóa ảnh hưởng đến quy trình sản xuất của họ.
OCR deep learning cho ngành công nghiệp khoa học đời sống
OCR và OCV hiệu quả là rất quan trọng đối với ngành khoa học đời sống, vốn có các quy định về truy xuất nguồn gốc được kiểm soát chặt chẽ. Để duy trì sự tuân thủ, cả nhà sản xuất cũng như bệnh viện cần quét các mã trên các thiết bị y tế, dụng cụ phẫu thuật và vòng đeo tay bệnh viện của bệnh nhân tại mọi điểm tiếp xúc và điểm sử dụng. Điều này cho phép họ theo dõi thiết bị và dược phẩm trong suốt chuỗi cung ứng trong trường hợp xảy ra sự cố về an toàn.
Với rất nhiều thiết bị và nhiều người chạm vào sản phẩm, mã có thể bị biến dạng và lệch. Chất lượng hình ảnh cũng có thể kém, thay đổi hình thức của mã trước camera. Thay vì mất thời gian để đào tạo một hệ thống thị giác máy (Machine vision) để nhận dạng các phông chữ đa dạng mà nó có thể gặp phải, ngành khoa học đời sống đang chuyển sang phần mềm phân tích hình ảnh dựa trên công nghệ deep learning để thực hiện công việc này.
Các công cụ OCR dựa trên công nghệ deep learning làm việc hiệu quả và dễ triển khai trên các mã được in trên các bề mặt khó và dễ bị biến dạng như mã đục điểm trên các bộ phận kim loại, ký tự dập nổi trên các sản phẩm được đúc bằng nhựa, mã dựa trên nhãn trên bao bì và mã được khắc bằng laser trên các linh kiện điện tử. Công nghệ OCR/OCV của Cognex Deep Learning nhận dạng hầu hết các văn bản chữ và số ngay khi được triển khai và chỉ đòi hỏi đào tạo sơ bộ để thiết lập vùng quan tâm và kích thước ký tự. Hệ thống có thể được đào tạo lại trên các ký tự bị nhận dạng sai một cách nhanh chóng tại nhà máy, để nhà sản xuất không bị mất bất kỳ điều gì.
Các công cụ OCR dựa trên công nghệ deep learning hiệu quả và dễ triển khai trên các mã được in trên các vật liệu nền đầy thách thức và dễ bị biến dạng như mã đục điểm trên các bộ phận kim loại, ký tự dập nổi trên các sản phẩm được đúc bằng nhựa, mã dựa trên nhãn trên bao bì và mã được khắc bằng laser trên các linh kiện điện tử. Công nghệ OCR/OCV của Cognex Deep Learning nhận dạng hầu hết văn bản chữ và số khi ra khỏi hộp và chỉ yêu cầu đào tạo ngắn trước để đặt vùng quan tâm và kích thước ký tự. Hệ thống có thể đào tạo lại nhanh chóng trên các ký tự bị đọc nhầm tại nhà máy, để các nhà sản xuất bỏ lỡ bất kỳ công việc nào.
Công nghệ OCR dựa trên công nghệ deep learning đang cách mạng hóa ngành tự động hóa nhà máy. Bằng cách giải quyết các thách thức của khả năng đọc và biến dạng, công nghệ này có thể giúp các nhà sản xuất cải thiện chất lượng sản phẩm, tăng năng suất và giảm chi phí.
>>> Xem thêm:
DEEP LEARNING: ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG MINH TRONG NHÀ MÁY TỰ ĐỘNG HÓA
Thiết lập ứng dụng Deep learning nhanh chóng và chính xác với VisionPro Deep learning
Deep learning và machine vision truyền thống khác nhau ra sao
