a close up of a bike frame in the snow

SolVision成功案例

不锈钢管字符辨识解决方案

自行车不锈钢管烙码字样辨识

出厂前车身号码录入:烙码字样辨识

自行车的失窃率高,破案却相对不易,透过自行车上的烙码能将车主资料建档,借以提高寻获率。为提高自行车的有效管理,政府遂鼓励自行车制造商在出厂前于车架上刻印专属之车身号码,再人工将车身号码录入于系统中,将每一台出厂的自行车进行建档。

光学辨识困境:圆形不锈钢管容易反射造成辨识不易

目前仍采用人力进行自行车车身号码的辨识与录入,耗费人工且效率低,若使用自动光学辨识AOI

进行字符辨识,因不锈钢管表面为圆弧曲面,打光容易造成反射,让位于曲面上的烙码看不清楚,不论以人工或者自动光学检测,针对曲面、反光不锈钢管上字样的辨识皆较为困难。

产线优化新方案:光学字符辨识

所罗门结合机器视觉与人工智能,使用SolVision 实例切割技术,针对不锈钢管上的数字形状所呈现的光泽,做AI模型的训练,对于光学字符辨识可以得到极佳的辨识效果。

圆型不锈钢管字符辨识案例

物件严重反光

Optical character recognition case of round stainless steel tube

Optical character recognition case of round stainless steel tube
相关文章
  • 缎带品质AI检测解决方案

    缎带色彩缤纷的特性使得AOI检测容易因为花纹和颜色变化而发生瑕疵漏检或误判。使用SolVision检测各种颜色、花纹的缎带,能够精确找出裂孔、脱丝等瑕疵的位置、大小及形状,不论是检测速度或是精准度都能达到标准。而透过记录与分析瑕疵的样态,可回溯找出制作过程中的问题所在,改善产品制程。
  • 钱币面额智能化计算解决方案

    许多制币厂试图以视觉技术进行钱币的筛选,使用SolVision的Feature Detection工具,学习钱币在各种亮度、脏污与氧化程度的影像数据,不仅可分辨图案相同但面额不同的钱币,亦可正确辨识出各国钱币,并实时计算出各国钱币的总面额。
  • 快速精準辨識多種橡膠射出成型之瑕疵

    精准辨识多种橡胶射出成型瑕疵

    橡胶射出成形采用AOI检测塑料缺陷时,由于瑕疵种类及位置多变,易遇橡胶射出瑕疵样品不足使得瑕疵定性定量困难,检测精准度不足。利用SolVision AI瑕疵检测,针对橡胶射出成品瑕疵形状与颜色建立数据库,AI学习可后辨识种类及位置多变的瑕疵。有效解决橡胶射出成品瑕疵不固定的检测问题。
  • 印刷电路板(PCB)元件组装检测解决方案

    印刷电路板(Printed Circuit Board, PCB)是电子装配中最重要的基底,但PCBA上的电子组件种类繁多,包括电阻、电容、晶体管等等。运用SolVision AI影像平台透过训练完成的AI模型,可实时地检出组件缺件或组装错误等异常情形及位置。