SolVision 使用 AI 缺陷检测与 OCR 检测电子产品标签,识别受损字符并读取印刷信息。

基于 OCR 与缺陷检测的 AI 产品标签检测

案例概述

行业: 电子业, 制造业

解决方案: SolVision

准确的产品标签检测对于电子制造至关重要,因为序列号及其他印刷信息可用于支持生产和库存管理。SolVision 结合基于 AI 的光学字符识别(OCR)与缺陷检测,对印刷标签进行检测,并识别受损或存在异常的文字和数字。

电子产品标签包含序列号、印刷文字、Logo 和二维代码,用于产品标签检测。

案例

验证用于生产和库存管理的产品标签

电子制造商依靠印刷产品标签记录序列号及其他识别信息,这些信息贯穿生产和库存管理流程。

准确的标签检测十分重要,因为产品编号记录错误可能会影响产品开发、生产流程和库存管理。可靠的产品标签检测有助于确保印刷信息清晰可读并被准确记录。

挑战

检测印刷文字和数字中的细微缺陷

印刷标签可能存在轻微的外观缺陷,使单个字符难以保持一致的检测效果。文字或数字中的细小异常可能难以被传统视觉系统检测到,尤其是在印刷字符仍部分可识别的情况下。

如果受损或存在缺陷的字符被错误记录,产品编号可能会录入不准确,从而影响库存管理及相关生产流程。

因此,检测系统需要能够区分可读字符与细微或不规则的印刷缺陷,同时识别受损程度过高、无法可靠识别的字符。

解决方案

结合基于 AI 的 OCR 与标签缺陷检测

SolVision 使用基于 AI 的自动化视觉检测对印刷标签进行评估,并通过光学字符识别技术识别文字和数字

其分割工具能够识别影响印刷字符的不同类型的不规则或细微缺陷。当字符受损严重,无法通过 OCR 进行可靠识别时,SolVision 会应用缺陷检测来识别受损区域。

这种组合可支持产品标签检测,同时帮助制造商更准确地采集印刷信息,用于生产和库存管理。

印刷标签的 OCR 与缺陷检测

SolVision 使用基于 AI 的视觉检测,对电子产品标签上的印刷文字和数字进行缺陷检测。SolVision 在电子产品标签检测过程中使用 OCR 识别并数字化印刷文字和数字。
缺陷检测光学字符识别(OCR)

SolVision 使用 OCR 读取印刷文字和数字,并在无法可靠识别时,通过缺陷检测识别异常或受损字符。

成果

提高印刷产品信息检测与记录的准确性
识别印刷文字和数字中的细微及不规则缺陷
使用 OCR 实现产品标签检测数字化