Zebra Aurora深度学习OCR算法
2023/11/22 10:41:40
Zebra的固定式工业扫描器和机器视觉系统搭载深度学习OCR算法,可以快速轻松地阅读文本。即使在处理困难的情况下,它也能够提供高精度的开箱即用,。用户不需要具备机器视觉专业知识,只需几个简单的步骤就可以创建高效的OCR应用程序。
主要性能指标:
1)算法功能搭载在Zebra 固定式扫码器FS智能相机VS及GTX上。
2)DL-OCR附带了一个即用型神经网络,该网络使用数千个不同的图像样本进行预训练。
主要优势:
易于设置,部署并运行
经过验证的先进技术
可升级性 ——通过软件许可证添加功能
应用领域:
制造业及仓库管理中的条码验证、质量检查与追溯。
物流和履单-打印和贴标环节:过程控制指标、标签贴标确认
制造-汽车视觉应用:零件装配验证
-食品和饮料制造:包装环节如装瓶、闪光或注塑吹模,消费性包装品中的一般条码读取
-消费品制造:标签质量检验
应用案例:
1)在电子厂流水线,用于物品外包装的标签字符读取,并将字符数据发送给MES系统。
项目特点:使用传统OCR识别方式,有很多模板需要接受训练。深度学习OCR使用已经提前预设好的模板。OCR检测使用软件内部已经定义好的字符模型或者模板,与实际拍摄的图片匹配,可以大大提升工作效率。
2)在汽车行业,最终末端零部件生产环节,对零部件上的镭雕或钢印字符进行读取。
项目特点:钢印和镭雕的字符质量相对较差,传统OCR识别方式很难达到字符的识别稳定性。深度学习OCR操作简便,并且能够实现更高的稳定性。
审核编辑(
黄莉
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