AIによる製品ラベル検査：OCRと欠陥検出
導入事例
生産・在庫管理向け製品ラベルの検証
電子機器メーカーは、生産および在庫管理の各工程で使用されるシリアル番号やその他の識別情報を記録するため、印刷された製品ラベルを活用しています。
製品番号の記録ミスは、製品開発、生産工程、在庫管理に影響を及ぼす可能性があるため、正確なラベル検査が重要です。信頼性の高い製品ラベル検査により、印刷情報が判読可能であり、正確に記録されていることを確認できます。
課題
印刷文字や数字の微細な欠陥を検出
印刷ラベルには、個々の文字を安定して検査することを難しくする軽微な外観上の欠陥が生じる場合があります。文字や数字にわずかな不規則性があっても、印刷された文字が部分的に認識可能な状態では、従来型のビジョンシステムで検出することが困難な場合があります。
損傷または欠陥のある文字が誤って記録されると、製品番号が不正確に入力され、在庫管理や関連する生産工程に支障をきたす可能性があります。
そのため検査システムには、判読可能な文字と微細または不規則な印刷欠陥を区別するとともに、信頼性の高い認識が困難なほど損傷した文字を特定する能力が求められます。
ソリューション
AIベースのOCRとラベル欠陥検出を組み合わせる
SolVisionは、AIベースの自動外観検査を使用して印刷ラベルを評価し、光学文字認識（OCR）によって文字や数字を認識します。
セグメンテーションツールにより、印刷文字に影響するさまざまな種類の不規則または微細な欠陥を特定します。文字の損傷が大きく、OCRで信頼性の高い認識ができない場合、SolVisionは欠陥検出を使用して損傷箇所を特定します。
この組み合わせにより製品ラベル検査を支援し、生産および在庫管理に必要な印刷情報をより正確に取得できます。
印刷ラベル向けOCRと欠陥検出
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| 欠陥検出 | 光学文字認識（OCR |
SolVisionはOCRを使用して印刷された文字や数字を読み取り、信頼性の高い認識が困難な場合には、欠陥検出によって不規則または損傷した文字を特定します。