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邊緣學習是一種易於使用的 AI 形式，提供快速且可靠的方式，使用 OCR 將供應鏈自動化。 它優於規則式 OCR 和更複雜的深度學習系統。 OCR 使用案例和挑戰
- 汽車業深度學習 Ocr
- 電子業深度學習 Ocr
- 包裝業深度學習 Ocr
- 生命科學業深度學習 Ocr
汽車業製造廠商與組件供應廠商都使用序號，於供應鏈全程追蹤大量組件，並確保其與正確的組裝相配。許多組件都包含十位數的打點序號，如此在測試期間發生錯誤時，便可追蹤來源。 在產品召回時，可迅速將受影響的組件從市場移除。除了在鑄造或打磨流程期間，部分序號可能有所磨損這類的一般可讀性難題之外，耀眼的金屬表面有時也會干擾自動化檢測系統中的相機。當打點序號變形嚴重且難認時，這種情形會拖慢 OCR 與 OCV 流程，並且不利有效的可追溯性。 深度學習 OCR/OCV 工具仰賴預先設定訓練的全方向字型庫，開箱後，即使最難以讀取的條碼都能加以識別，面對這些難題完全勝任愉快。康耐視深度學習只需要應用特有的調整，這表示 (非視覺專家的) 訓練工程師不必訓練演算法識別每個條碼個別的字元或數字，而只要定義檢測目標區 (...
積體電路 (IC) 封裝與引線架等電子元件上的鐳射蝕刻條碼，就是所有電子硬體製造廠商的基本特徵。這些條碼與序號包含組件何時與何地製造、批號及測試資料等相關資訊。還會將錫膏溫度與焊劑密度的相關資訊編碼，這是將元件裝上晶片並組裝到模組時的基本資訊。 。 隨著每個增值階段，一直到最終組裝與裝置測試，都會讀取這些條碼，確保硬體正確地組裝且包含正確的元件。由於大部分半導體尺寸都很小，而且印刷電路板上的空間限制，製造廠商的識別系統一定要相當穩健，以保持全速進行生產並追蹤高價值元件。還有裝置成品製造廠商一向都會在最小只有 1.1 mm x 1.4 mm 的滑動磁頭側面讀取鐳射蝕刻條碼，亦是如此。毫不令人意外的是，鐳射標記條碼會在生產期間劣化，而變得難以讀取。 在這些情況下，深度學習 OCR/OCV 技術提...
製造廠商必須備妥可靠的系統，以辨識和驗證於供應鏈全程追蹤每個包裝商品的資訊存底。食品與飲料業和消費性產品製造廠商都會努力確保全面的產品可追溯性，其間偶爾會遇到難讀的條碼。 標籤包裝條碼上的低反差印刷字元，或瓶蓋之類的射出成型組件上變形、浮雕的字元，都是常見的情況。條碼可用來匹配多組件包裝，或很可能含有內嵌內容物、產地及製造日期相關資訊的日期/批代碼。在這些情況下，製造廠商會仰賴 OCR/OCV 設備，迅速找到受影響的產品，並從生產線或架上撤下。傳統 OCR/OCV 技術需要前期訓練，以學習各種不同的字型，但即便如此，仍難以將對比不佳的字元解碼。 深度學習 OCR/OCV 技術不會受到相同限制的侷限，並能自動讀取大部分對比不佳的字母與數字。欣然採用深度學習技術的製造廠商能跟上食物安全與可追溯性...
對於嚴格管制追蹤定位法律的生命科學業來說，有效的 OCR 與 OCV 至關重要。為了保持合規性，每次處理和使用時，製造廠商以及醫院都必須掃描醫療器材、外科手術器械，以及病患的醫院 ID 手環上的條碼。如果發生安全事件，這可讓他們在供應鏈全程嚴密掌握器材與藥物流向。 設備數量如此之多，還有許多人會經手接觸產品，條碼可能會變形和歪斜。圖像品質也可能欠佳，而改變相機拍下的條碼外觀。生命科學業選擇不投入時間，訓練機器視覺辨識可能會遇到的全套字型，而是轉為使用深度學習圖像分析軟體，為其代勞。 面對印刷在難讀基材上的條碼，以及像是金屬組件上容易變形的打點條碼、射出成型產品上的浮雕字元、包裝上的標籤式條碼，以及電子元件上的鐳射蝕刻條碼，深度學習 OCR 工具既有效又容易部署。康耐視深度學習的 OCR/OC...
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號碼產生器是什麼?
下載適用於工廠自動化的 AI 指南. 下載 AI 資訊圖表. 邊緣學習是一種 AI 技術，旨在讓人易於使用. 處理作業會使用一組預先訓練的算法在裝置上或「在邊緣」進行。 比起傳統的深度學習型解決方案，這項技術的設定簡單，需要的圖像組更少（可少至 5 至 10 張圖像）而且訓練的期間更短。 無須網域專業知識，非視覺專家也可在短短數分鐘內訓練邊緣學習工具並產生檢測結果。 深度學習：可以將複雜或高度自訂應用自動化的 AI 技術設計. 處理作業透過圖形處理器 (GPU) 進行，讓使用者能夠從大又細緻的圖像組（數百至數千張圖像）構建複雜的神經網路。 運用上述神經網路，深度學習可快速有效分析大量圖像組，藉此檢測各種細微瑕疵。 什麼是邊緣學習？ 探索正在改變工廠自動化並讓所有人都能使用 AI 的技術.
現今大部分公司使用基於操作人員的離線驗證器抽查條碼，不僅速度緩慢且麻煩。 DataMan 475V 系列在線式條碼驗證器每秒可分級多達 20 個條碼。直接在生產線上高速完成 100% 驗證和品質報告，避免產生產品廢料與成本高昂的扣款。
康耐視 | 機器視覺與條碼讀碼器. 全球首個由 AI 驅動的 3D 視覺系統. 了解 In-Sight L38. In-Sight L38 三維視覺系統介紹. 在對速度、簡便性和可靠性要求很高的工廠自動化領域，In-Sight L38 表現出色，為保持高質量提供了快速、易用的 3D 檢測解決方案。 In-Sight L38 采用嵌入式AI、功能強大的光學器件和業界公認的視覺技術，可解決壹系列檢測、測量和引導應用。 借助3D視覺和AI 相結合的能力，從自動化中獲得更多。 資源. 下載 In-Sight L38 數據表、產品指南、白皮書、支持文檔等。 產品視頻. 觀看 In-Sight L38 的實際應用，了解如何在操作中使用3D視覺和AI. 應用案例.
康耐視入門指南. 工業讀碼. 如何使用條碼. 銷售. 價格. 如何使用條碼. 條碼可當成快速識別方法使用。 幾乎各行各業都使用條碼，追蹤從生產地點、出貨時間，到產品由哪間零售商以何種價格在何時售出的一切資訊，藉此自動化和簡化可追溯性。 整體而言，條碼提供的準確性、可追溯性及分類能力，全都超越仰賴手動輸入的資料。 下載讀碼資源庫. 安全與責任也是產業採用條碼背後的推手。 近年來，全球的政府開始要求醫療器材與藥品製造商在每個包裝到個別藥品的容器，都要採用機器可讀的條碼。 萬一有缺陷產品送達商店貨架，自動追蹤機制將可加速將每個包裝安全召回，同時可向整個供應鏈提供品質控制資料。 相關內容. 何謂條碼. 如何使用條碼. 一維條碼. 二維碼. 印制與標記方法. 雷射掃描器. 圖像式讀碼器. 讀碼器照明.
