手机外壳OCR代码读取

光学字符文本识别的纹理注塑塑料

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在现代供应链中，追踪单个部件的能力越来越重要。确保一个注塑对象(如手机壳)是正确的一个简单方法是在制造点浮雕人类可读的日期和批次信息。然后，这些代码可以用于库存、防伪，以及在产品后来出现故障时识别来源。不可读的凸纹文本损害了跟踪功能，导致供应链缺乏透明度。

压纹文字是直接部分标记(DPM)，由与壳体相同的材料制成。对比度低。外壳内部是有纹理的。造型的变化意味着文本可以有一系列的反射和阴影。即使在注塑过程中有很小的缺陷，其结果也可能是字符丢失或变形。光照角度的微小变化会导致字母的不同外观。

所有这些问题都导致了传统机器视觉OCR技术读取文本时的不准确性。德国必威

康耐视深度学习能够准确读取快速移动生产线上具有挑战性的凸纹OCR代码。由于预先训练过的字体库，深度学习的OCR工具很容易设置和部署。它训练在一个小的，标签图像集的凸纹文本在手机壳上。一旦OCR工具了解了每个字符，它就可以根据令人困惑的案例背景识别每个字符，即使是不可预测的成型缺陷，以及不同的照明角度。

每当有新的案例材料或文本位置时，它只需要一个更新的标记图像集，以培训OCR工具来识别和阅读新文本。