Optische Zeichenerkennung |
|
![]() |
Die Verifikation von ID Codes, Seriennummern oder Teilenummern auf Vorbalken in der Produktion ist jedoch essentiell für die lückenlose Materialverfolgung im Werk. SLR Engineering hat für diese Aufgabe daher ein System entwickelt, welches Codes auf den Stirnseiten der Vorbalken mit großer Sicherheit identifizieren kann.
- technische Daten
- Video
Industrielle Optische Zeichenerkennung
Optische Zeichenerkennung auf metallischen Oberflächen stellt in der Umgebung eines Stahlwerkes eine große Herausforderung dar.
Die schwierigen Umgebungsbedingungen, sowie unebene, verschmutzte oder korrodierte Oberflächen und die sich ständig ändernde Qualität von geprägten Zeichen führt dazu, dass herkömmliche kommerzielle OCR Software überfordert ist.
Das Kernstück des OCR Lesesystems wurde von der bei SLR Engineering entwickelten trainierbaren Mustererkennungstechnologie abgeleitet. Getriggert durch Lichtschranken wird zuerst die Bildaufnahme ausgelöst, die Lesestation kann anschliessend den Zeichencode bei beliebiger Drehlage des Vormaterials finden und lesen. Üblicherweise werden beide Stirnseiten des Vormaterials gelesen und nur ein eindeutig gefundener Code an den Betriebsrechner geschickt.
Das OCR Modul erkennt einzelne Zeichen mit einer Genauigkeit von 99,93% und den vollen 9 Zeichen langen Code mit 99,1%. Ein herausragendes Merkmal des Systems ist, dass auch verformte und durch den Hintergrund verzerrte Zeichen korrekt gelesen werden können. Das OCR Modul erkennt einzelne Zeichen mit einer Genauigkeit von über 99,9%, ein 9 Zeichen langer Code wird üblicherweise mit einer Genauigkeit von über 99,1% gelesen. Ein herausragendes Merkmal des Systems ist, dass auch verformte, verschmutzte oder teilweise überdeckte Zeichen korrekt gelesen werden. Neue Codes, Handschriften oder Schriftarten können in das System trainiert werden. Durch diese Lernfähigkeit ist das System daher auch für andere Anwendungen adaptierbar, wo es auf hohe Lesefähigkeit unter schwierigen Bedingungen ankommt.
https://www.youtube.com/watch?v=ppymk_OrUhg