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图片来源：康耐视
本文探讨了光学字符识别与人工智能的结合如何改变制造业的质量控制和合规流程。
光学字符识别（OCR）技术的核心是允许机器阅读和解释印刷文本，这是各个行业的一项关键任务。在制造业中，OCR在自动化文本验证流程、确保合规性和维护产品可追溯性方面发挥着至关重要的作用。
对于制造商，尤其是食品和饮料制造商，保持标签的准确性至关重要。商品文本验证（例如日期和批号）对于追踪库存、确保 FDA 合规性和保护消费者安全至关重要。贴错标签的产品可能会导致代价高昂的召回或使消费者健康面临风险。在这个高风险的环境中，OCR 技术是一个关键的控制点，可以在错误升级为重大问题之前防止错误。
01 传统OCR系统的局限性
传统的OCR系统虽然有效，但存在一些局限性。常见的挑战包括光线不足、文本格式不一致以及商品包装上的弯曲或反光表面。这些问题通常会导致文本识别不准确，从而导致操作延迟和代价高昂的错误。
传统 OCR的一个常见问题是在生产环境中如何将文本呈现给摄像机。适当的照明、传送带上的产品控制和正确的摄像机角度都是影响OCR精确度的关键因素。在许多情况下，空间限制和产品材料（如塑料包装或光亮表面）会使文本难以读取。此外，打印机质量的不一致也会导致代码无法读取。
02 AI驱动的OCR的优势
幸运的是，AI驱动的OCR工具可以克服这些挑战。通过使用先进的算法控制工程网版权所有，这些系统可以考虑光线、角度和文本质量的变化。它们还能够读取曲面或反射表面上的文本，而这些情况通常会导致传统 OCR 系统出现故障。
这种灵活性使 AI驱动的OCR在食品和饮料制造领域尤为重要，因为这些产品通常具有不规则的表面或暴露在非标准照明条件下。
例如CONTROL ENGINEERING China版权所有，AI OCR工具擅长读取传统上难以解释的激光或喷墨代码。这些AI系统可以处理反光表面、弯曲的容器，甚至扭曲的文本www.cechina.cn，而无需大量的人工干预。其结果是显著缩短了开发时间，减少了错误剔除，并且系统更加用户友好，操作员可以轻松学习使用。
AI 驱动的OCR在制造业中的应用不仅仅是理论上的，它已经产生了切实的变化。系统集成商Gray Solutions已经实施了几款 AI 驱动的 OCR 工具，它展示了这些系统如何改善制造质量控制。
一个值得注意的例子是使用康耐视的ViDi EL深度学习OCR工具来验证宠物食品罐上的日期和批号。该工具允许制造商快速设置深度学习模型，从而实现快速准确的文本验证。即使在光线不足或反光表面的挑战性环境中，该系统也能提供可靠的结果，降低贴错标签的风险。
Gray Solutions公司使用的另一个高级工具是Matrox Design Assistant，这是一个基于流程图的程序，它使用预先训练的深度学习模型来验证产品文本。这个工具对于阅读包装上的非标准字体特别有用，比如在Ben & Jerry的冰淇淋盖上发现的那些。通过最大限度地减少手动调整的需要，该系统简化了生产流程，同时确保了文本的准确性。
这些工具仅代表当今可用的 AI OCR 解决方案的一小部分。AI驱动的 OCR 系统能够适应各种生产环境，而且其设计方便用户使用，因此被证明是寻求改善质量控制的制造商不可或缺的工具。
03 OCR技术在制造业中的未来
随着AI驱动的OCR技术的不断发展控制工程网版权所有，其在制造业中的应用有望进一步扩大。包括 OCR 在内的全球机器视觉技术市场预计将从2023年的69亿美元增长到2029年的78亿美元，这反映出对自动化质量控制解决方案的需求不断增长。在这个市场中，OCR在自动化检查、降低成本和提高产品可追溯性方面发挥着重要作用。
对于食品和饮料行业的制造商来说CONTROL ENGINEERING China版权所有，投资AI驱动的OCR不仅仅是为了提高运营效率，也是为了维护消费者的信任。通过确保产品在整个供应链中正确贴标和可追溯性，OCR技术可帮助制造商保持对严格行业法规的合规性。
关键概念：
■ 传统的OCR系统容易产生文本识别不准确，从而导致操作延迟和代价高昂的错误。
■ AI驱动的 OCR 系统能够适应各种生产环境，而且其设计方便用户使用。
思考一下：
采用基于AI的OCR解决方案能带来哪些好处？
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