如今，許多行業(yè)面臨著日益增長(zhǎng)的合規(guī)要求、消費(fèi)者對(duì)詳細(xì)批次級(jí)包裝信息的需求，以及供應(yīng)鏈速度和效率方面的競(jìng)爭(zhēng)壓力，越來(lái)越多企業(yè)借助OCR（光學(xué)字符識(shí)別）技術(shù)，以在高速生產(chǎn)線上實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化包裝，確保批次級(jí)包裝信息、包裝質(zhì)量及準(zhǔn)確性。然而，傳統(tǒng)的OCR在面對(duì)不同字體、印刷缺陷和復(fù)雜環(huán)境時(shí)，存在準(zhǔn)確率低、需要大量人工干預(yù)以及需要復(fù)雜的設(shè)備和培訓(xùn)等問(wèn)題。

邊緣學(xué)習(xí)作為康耐視的新AI技術(shù)，其提供的ViDi EL Read工具，能夠解碼嚴(yán)重變形、歪斜、蝕刻不良的字符，為高速生產(chǎn)線自動(dòng)化包裝的OCR問(wèn)題提供了更簡(jiǎn)單、快速、準(zhǔn)確的解決方案。通過(guò)使用一組預(yù)先訓(xùn)練的算法，無(wú)需視覺(jué)或深度學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，即可在數(shù)分鐘內(nèi)完成部署，實(shí)現(xiàn)任務(wù)自動(dòng)化。與傳統(tǒng)OCR方法相比，它擁有以下五個(gè)方面的顯著優(yōu)勢(shì)：

同時(shí)，邊緣學(xué)習(xí)在多個(gè)重要工業(yè)領(lǐng)域都具有廣泛的應(yīng)用潛力：

1、 汽車制造

汽車制造領(lǐng)域通常需要為零件添加識(shí)別碼，包括日期和批次信息。這些碼可以通過(guò)直接零件標(biāo)記（DPM）方法添加，這些方法包括在零件鑄造過(guò)程中進(jìn)行標(biāo)記，也可以使用激光、噴砂等處理方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。這些碼與零件相同的材料制成，因此對(duì)比度較低，而金屬的反射率較高。傳統(tǒng)的OCR方法在讀取這些反射性強(qiáng)、對(duì)比度低的代碼時(shí)存在困難，但邊緣學(xué)習(xí)OCR能夠顯著提高準(zhǔn)確性，同時(shí)不引入延遲。

2、消費(fèi)品制造

歐盟法規(guī)要求某些可能造成化學(xué)或物理危害的消費(fèi)品（如清潔用品和肥料）必須配備僅有的配方標(biāo)識(shí)符（UFI），以提供關(guān)于有毒成分的非專有信息。這些標(biāo)識(shí)符可以印在產(chǎn)品標(biāo)簽上，也可以附在生產(chǎn)線上，以反映產(chǎn)品成分的新變化。由于這些標(biāo)識(shí)符需要不斷更新，邊緣學(xué)習(xí)OCR通過(guò)快速訓(xùn)練可以迅速準(zhǔn)確定位和解碼這些文本，以確保其存在和準(zhǔn)確性。

3、食品和飲料行業(yè)

食品和飲料行業(yè)：歐盟法規(guī)要求任何含有常見過(guò)敏原的產(chǎn)品都應(yīng)該顯示一個(gè)特定的代碼，以區(qū)分過(guò)敏原和產(chǎn)品的目標(biāo)市場(chǎng)。鑒于食品和飲料產(chǎn)品種類繁多且不斷變化，生產(chǎn)線上的產(chǎn)品可能會(huì)發(fā)生不可預(yù)測(cè)的變化。傳統(tǒng)OCR方法在這種情況下需要重新編程，以適應(yīng)不斷變化的產(chǎn)品和標(biāo)簽。而邊緣學(xué)習(xí)OCR只需要一兩張新標(biāo)簽或產(chǎn)品的圖像，就能夠快速適應(yīng)這些變化。

綜合來(lái)看，邊緣學(xué)習(xí)大大簡(jiǎn)化了OCR自動(dòng)化處理，能在各行各業(yè)中提高運(yùn)營(yíng)效率、降低成本、滿足合規(guī)要求，并支持流程改進(jìn)。通過(guò)康耐視邊緣學(xué)習(xí)工具——ViDi EL Read的加持，企業(yè)可以在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)OCR自動(dòng)化的提升，從而提高運(yùn)營(yíng)效率、降低成本，并支持未來(lái)工廠的發(fā)展，讓企業(yè)可以快速實(shí)現(xiàn)投資回報(bào)，改善質(zhì)量控制，以在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中脫穎而出！