Inspection de bouchons de bouteilles à l’aide de l’OCR

Cas

Exigences de l’étiquetage des produits

Les fabricants sont tenus d’inclure des données standardisées, telles que les détails de production, les dates de stockage et les codes de lot, sur les produits alimentaires, les boissons et les produits pharmaceutiques pour garantir la sécurité et la traçabilité. Les exportateurs doivent également conserver des dossiers de production pour les procédures de déclaration et de dédouanement. La clarté et la visibilité des informations sur les produits sont cruciales pour la conformité tout au long de la chaîne d’approvisionnement, de l’usine au consommateur.

Défi

Reconnaissance des dates et des codes de lot sur les bouchons en aluminium

Les boissons de consommation utilisent couramment des bouteilles en verre avec des bouchons en aluminium pour l’emballage. Les dates de production et de stockage sont généralement imprimées sur le côté du bouchon, tandis que le code-barres du lot se trouve sur la bouteille. Le brillant métallique et le motif en spirale des bouchons en aluminium posent des défis pour la reconnaissance des caractères traditionnelle, rendant le texte imprimé difficile à détecter. De plus, la nature à grande vitesse des lignes de production de boissons complique encore la lecture précise des informations imprimées.

Solution

Inspection améliorée des lignes de production avec SolVision

SolVision propose une solution d’inspection visuelle entièrement automatisée, mettant en œuvre la reconnaissance optique de caractères (OCR) grâce au développement d’un modèle d’IA utilisant des images d’exemple d’informations de production. Tirant parti de capacités avancées de traitement d’images, le logiciel excelle à suivre le rythme des lignes de production rapides, reconnaissant les dates et les codes-barres même en cas d’impression défectueuse. Le système peut également identifier des étiquettes défectueuses et des informations mal imprimées, contribuant ainsi à améliorer la gestion des stocks et les capacités de suivi.

Reconnaissance optique de caractères sur les bouchons de bouteilles

Aluminum cover printing inspection and OCR identification case

OK

Aluminum cover printing inspection and OCR identification case

NG

Détection des défauts sur les bouchons de bouteilles

Aluminum cover printing inspection and OCR identification case

Texte manquant

Aluminum cover printing inspection and OCR identification case

Texte brouillé

Aluminum cover printing inspection and OCR identification case

Texte incliné

Résultat

Détection des erreurs d’impression et des défauts, améliorant le contrôle qualité
Assuré une reconnaissance précise en temps réel pour la conformité
Recognized batch and production details efficiently with OCR