Precisione e flessibilità: riconoscimento del testo ad alte prestazioni con tecnologia di deep learning
Il modulo “Deep OCR” in uniVision 3 combina un’elevata potenza di rilevamento con un’operatività immediata, senza complicati settaggi. Caratteri e dimensioni diversi, spaziatura irregolare, orientamenti diversi e caratteri danneggiati non costituiscono un ostacolo per il riconoscimento del testo. Rispetto alla tecnologia OCR tradizionale, il Deep OCR riconosce anche il testo, indipendentemente dal fatto che il testo appaia su sfondo chiaro o scuro. Le elevate prestazioni si basano sulla comprovata tecnologia Deep OCR di MVTec HALCON e garantiscono risultati rapidi e affidabili anche in caso di esigenze complesse.
Tecnologia pronta all’uso
Grazie a una rete neurale già preparata, non è necessario creare i propri dati di allenamento o un addestramento separato della rete: il modulo è immediatamente pronto all’uso con poche impostazioni.
Flessibilmente personalizzabile
Deep OCR riconosce in modo affidabile un’ampia gamma di font, lingue e caratteri speciali. Grazie all’adattamento dei parametri nel modulo è possibile riconoscere e leggere in modo sicuro anche parole lunghe e sequenze di numeri.
Sistema di riconoscimento del testo affidabile
Anche in condizioni di scarsa illuminazione, testo sfocato, deformato o danneggiato e su sfondi variabili, il riconoscimento del testo rimane stabile e preciso.
Alta velocità
Esecuzione ad alte prestazioni utilizzando NPU (Unità di Elaborazione Neurale) e strutture di inferenza dedicate per accelerare i modelli di deep learning. Questi vengono utilizzati sia nella Smart Camera B60 che nei controller Machine Vision della serie MVC e consentono tempi di inferenza nell’ordine dei millisecondi, a seconda del numero e delle dimensioni delle regioni.
Funzione mappa termica integrata
La mappa termica è una rappresentazione visiva che evidenzia le aree dell’immagine che il modello ha identificato come lettere o numeri. Ciò rende la tecnologia di deep learning trasparente e consente di comprendere visivamente quali caratteristiche hanno portato alla decisione. Inoltre, il modulo fornisce un valore di punteggio per ogni parola riconosciuta, che valuta quantitativamente la qualità del riconoscimento del testo e garantisce quindi la massima trasparenza.
Deep OCR integrato in modo ottimale in uniVision 3
Il software di elaborazione di immagini uniVision 3 viene ampliato con potenti funzioni di deep learning tramite il modulo “Deep OCR”. Grazie alla perfetta integrazione dell’elaborazione di immagini basata su regole e basata sull’IA, potrai beneficiare di una soluzione potente e facile da usare con un supporto hardware ottimale.
La combinazione di Deep OCR con i collaudati moduli di uniVision 3 apre possibilità applicative completamente nuove. Con l’aiuto del modulo “Regione immagine” è possibile escludere in modo mirato aree dell’immagine dal riconoscimento del testo, riducendo notevolmente il tempo di processo. Allo stesso tempo, i moduli di tracciamento come “Localizzazione immagine” o “Immagine confronto campione” consentono di mantenere automaticamente queste regioni allineate al testo pertinente in caso di oggetti in movimento o posizionati in modo variabile. Con l’ausilio dei moduli per la lettura di codici 1D e 2D è inoltre possibile acquisire uno o più codici all’interno di una singola immagine oltre ai testi. Per l’ulteriore elaborazione, i testi riconosciuti nel modulo “Fogli di calcolo” possono essere analizzati in modo mirato con l’ausilio di espressioni regolari (RegEx) e ridotti a informazioni rilevanti.
La combinazione di Deep OCR con i collaudati moduli di uniVision 3 apre possibilità applicative completamente nuove. Con l’aiuto del modulo “Regione immagine” è possibile escludere in modo mirato aree dell’immagine dal riconoscimento del testo, riducendo notevolmente il tempo di processo. Allo stesso tempo, i moduli di tracciamento come “Localizzazione immagine” o “Immagine confronto campione” consentono di mantenere automaticamente queste regioni allineate al testo pertinente in caso di oggetti in movimento o posizionati in modo variabile. Con l’ausilio dei moduli per la lettura di codici 1D e 2D è inoltre possibile acquisire uno o più codici all’interno di una singola immagine oltre ai testi. Per l’ulteriore elaborazione, i testi riconosciuti nel modulo “Fogli di calcolo” possono essere analizzati in modo mirato con l’ausilio di espressioni regolari (RegEx) e ridotti a informazioni rilevanti.
Vantaggi hardware in dettaglio
Smart Camera B60
- La Neural Processing Unit (NPU) integrata consente l’esecuzione di Deep OCR sulla B60 in pochi millisecondi.
- Anche i compiti OCR più impegnativi vengono elaborati in modo rapido e preciso direttamente sulla Smart Camera.
Controller Machine Vision MVC
- Supportato dall’accelerazione del deep learning basata sulla tecnologia OpenVINO™ di Intel.
- Il carico di lavoro viene distribuito in modo intelligente sulla CPU e sulla GPU integrata.
- In questo modo si ottiene la massima efficienza con un consumo minimo di risorse.
- Il supporto di più telecamere per controller è ideale per le stazioni di verifica con più interrogazioni in una posizione.
Ben riconosciuto: l’illuminazione giusta per Deep OCR
Applicazioni con Deep OCR
In molte applicazioni industriali, come la logistica, l’industria alimentare, l’imballaggio e l’industria farmaceutica, è necessario riconoscere con precisione i caratteri su superfici e materiali diversi. Il modulo “Deep OCR” garantisce il riconoscimento preciso di testi dinamici con dimensioni variabili dei caratteri e sfondi diversi, anche con impronte ed etichette appositamente progettate.
Riconoscimento data di scadenza/etichetta
Con il modulo “Deep OCR” vengono riconosciute in modo affidabile le date di scadenza e altre informazioni sulle etichette. Contrasti scarsi, dimensioni variabili dei caratteri ed etichette posizionate obliquamente non compromettono il riconoscimento del testo.
Riconoscimento di parti e numeri di serie
Nei processi di produzione, i numeri di serie possono essere letti con precisione anche su oggetti metallici. La precisione di lettura rimane molto elevata anche in caso di sporco o riflessione.
Riconoscimento dei numeri di lotto
Il modulo “Deep OCR” consente di leggere i numeri di lotto su diverse confezioni. Anche in caso di graffi o danni da stampa, il tasso di rilevamento è elevato.
Hardware compatibile
Deep OCR in wenglor uniVision 3 può essere implementato con i seguenti prodotti di elaborazione delle immagini wenglor.
