如今，許多行業面臨著日益增長的合規要求、消費者對詳細批次級包裝信息的需求，以及供應鏈速度和效率方面的競爭壓力，越來越多企業借助OCR（光學字符識別）技術，以在高速生產線上實現自動化包裝，確保批次級包裝信息、包裝質量及準確性。然而，傳統的OCR在面對不同字體、印刷缺陷和復雜環境時，存在準確率低、需要大量人工干預以及需要復雜的設備和培訓等問題。
邊緣學習作為康耐視的新AI技術，其提供的ViDi EL Read工具，能夠解碼嚴重變形、歪斜、蝕刻不良的字符，為高速生產線自動化包裝的OCR問題提供了更簡單、快速、準確的解決方案。通過使用一組預先訓練的算法，無需視覺或深度學習經驗，即可在數分鐘內完成部署，實現任務自動化。與傳統OCR方法相比，它擁有以下五個方面的顯著優勢：
1快速：邊緣學習專為高速生產線環境下的文本讀取挑戰而設計，由生產線上的設備本身處理，無需與其他處理器通信，因此其速度優于傳統 OCR。
2精確：邊緣學習工具針對特定應用進行了預培訓，這些工具具有專一性，它們能夠以行業所需的速度實現廣義深度學習的準確性。
3易于訓練：緣學習OCR只需要少量圖像進行預先訓練，因此更易于開發。操作員只需進行簡單的糾正，即可避免類似煩人識別錯誤。
4易于部署：邊緣學習OCR不需要不同的字體庫或復雜的處理器，而傳統OCR方法需要特定技術來減少誤讀。
5適應惡劣條件：邊緣學習OCR可以處理扭曲、模糊的印刷圖案，柔性、反光或有圖案的包裝上的印刷圖案，低對比度的零件標記等，實現在各種惡劣條件下的高性能。
同時，邊緣學習在多個重要工業領域都具有廣泛的應用潛力：
1、 汽車制造
汽車制造領域通常需要為零件添加識別碼，包括日期和批次信息。這些碼可以通過直接零件標記（DPM）方法添加，這些方法包括在零件鑄造過程中進行標記，也可以使用激光、噴砂等處理方式來實現。這些碼與零件相同的材料制成，因此對比度較低，而金屬的反射率較高。傳統的OCR方法在讀取這些反射性強、對比度低的代碼時存在困難，但邊緣學習OCR能夠顯著提高準確性，同時不引入延遲。
2、消費品制造
歐盟法規要求某些可能造成化學或物理危害的消費品（如清潔用品和肥料）必須配備僅有的配方標識符（UFI），以提供關于有毒成分的非專有信息。這些標識符可以印在產品標簽上，也可以附在生產線上，以反映產品成分的新變化。由于這些標識符需要不斷更新，邊緣學習OCR通過快速訓練可以迅速準確定位和解碼這些文本，以確保其存在和準確性。
3、食品和飲料行業
食品和飲料行業：歐盟法規要求任何含有常見過敏原的產品都應該顯示一個特定的代碼，以區分過敏原和產品的目標市場。鑒于食品和飲料產品種類繁多且不斷變化，生產線上的產品可能會發生不可預測的變化。傳統OCR方法在這種情況下需要重新編程，以適應不斷變化的產品和標簽。而邊緣學習OCR只需要一兩張新標簽或產品的圖像，就能夠快速適應這些變化。
綜合來看，邊緣學習大大簡化了OCR自動化處理，能在各行各業中提高運營效率、降低成本、滿足合規要求，并支持流程改進。通過康耐視邊緣學習工具——ViDi EL Read的加持，企業可以在短時間內實現OCR自動化的提升，從而提高運營效率、降低成本，并支持未來工廠的發展，讓企業可以快速實現投資回報，改善質量控制，以在競爭激烈的市場中脫穎而出！
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