SolVision 使用 AI 缺陷檢測與 OCR 檢測電子產品標籤,辨識受損字元並讀取印刷資訊。

結合 OCR 與缺陷檢測的 AI 產品標籤檢測

案例概述

產業: 電子業, 製造業

解決方案: SolVision

在電子製造業中,序號及其他印刷資訊是生產與庫存管理的重要依據,因此準確的產品標籤檢測至關重要。SolVision 結合 AI 光學字元辨識(OCR)與缺陷檢測,檢測印刷標籤並辨識受損或不規則的文字與數字。

電子產品標籤包含序號、印刷文字、標誌與 2D 條碼,用於產品標籤檢測。

案例介紹

驗證用於生產與庫存管理的產品標籤

電子製造商仰賴印刷產品標籤記錄序號及其他識別資訊,這些資訊會應用於整個生產與庫存管理流程。

準確的標籤檢測十分重要,因為產品編號若記錄錯誤,可能影響產品開發、生產流程與庫存管理。可靠的產品標籤檢測有助於確保印刷資訊清晰可讀並正確記錄。

挑戰

偵測印刷文字與數字中的細微缺陷

印刷標籤可能存在細微的外觀缺陷,使個別字元難以被一致且準確地檢測。文字或數字中的微小異常可能難以由傳統視覺系統偵測,尤其是在印刷字元仍可部分辨識的情況下。

若受損或有缺陷的字元被錯誤辨識,可能導致產品編號記錄不正確,進而干擾庫存管理及相關生產流程。

因此,檢測系統必須能區分可辨識字元與細微或不規則的印刷缺陷,同時辨識受損程度過高、無法可靠辨識的字元。

解決方案

結合 AI OCR 與標籤缺陷檢測

SolVision 使用 AI 自動化視覺檢測評估印刷標籤,並透過光學字元辨識技術辨識文字與數字。

其分割工具可辨識影響印刷字元的不同類型不規則或細微缺陷。當字元受損程度過高,無法透過 OCR 可靠辨識時,SolVision 會使用缺陷檢測來辨識受損區域。

透過結合上述功能,SolVision 可支援產品標籤檢測,協助製造商更準確地擷取印刷資訊,用於生產與庫存管理。

用於印刷標籤的 OCR 與缺陷檢測

SolVision 使用 AI 自動化視覺檢測,偵測電子產品標籤上印刷文字與數字的缺陷。SolVision 使用 OCR,在電子產品標籤檢測過程中辨識並數位化印刷文字與數字。
缺陷檢測光學字元辨識(OCR

SolVision 使用 OCR 讀取印刷文字與數字,並在無法可靠辨識時透過缺陷檢測辨識不規則或受損的字元。

成效

提高印刷產品資訊檢測與記錄的準確性
辨識印刷文字與數字中的細微及不規則缺陷
透過 OCR 實現產品標籤檢測數位化