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【徹底解析】深度學習文字辨識與傳統間的升級之處

超越傳統OCR

在傳統OCR技術中,經常會因為表面材質、字體本身狀況等,造成難以辨識字體,具體來說例如各式各樣的字型,扭曲或列印不清的字體、反射性表面和複雜的非均勻背景。

為了解決上述問題,協助客戶提升讀取效率,Zebra Technologies在固定式工業條碼掃描器上推出了深度學習文字辨識(Deep Learn OCR)功能,其中所使用的人工神經網絡經由數千種不同圖像模式訓練,建構出完整的字型資料庫,可以適應各種傳統OCR技術無法解決的問題,如搭配相機的內建光源,更支援快速設定,以準確、穩定的辨識文字,靈活運用於各種不同的廠端與倉庫。 

輕鬆辨識多類型字體

如下圖,客戶需辨識的字體分別印在食物包裝紙、PCB與晶圓上,不只材質不同連字體也不一樣,但在深度學習文字辨識功能的幫助下,即便是不同材質上的字體,也僅需調整辨識區域及字母大小,就能輕鬆且快速辨識出三種不同的字體,操作人員不需要額外對相機進行任何訓練。

只要看得到,都能讀得到!自動學習OCR|Zebra工業式固定條碼掃描機

簡單操作,同時支援自定義參數

除了簡單調整辨識區域及字母平均大小外,亦可針對不同情境設定不同的讀取參數,例如設定自定義對比度閥值,以讀取較淺色或低對比度的字體;或是設定辨識字體顏色,例如白底黑字或黑底白字,而針對寬及高比例不同的字體,也可以設定字體高寬比,並且最低信心分數來讀取較少見或難辨識的字體。

如果需要確認掃描到的資訊是否正確,字串匹配功能可讓操作人員確認掃描的結果是否如預期,以協助操作人員更精準的管理倉庫或物流資訊。

亦可以自定義辨識字元範圍,設定讀取特定範圍的數字、字母等,把不需要的資料自動排除不讀取,讓資料更簡潔。

綜上所述,Zebra Technologies深度學習文字辨識功能,除了簡單設定讓操作人員可輕鬆上手之外,更能針對不同情況進階設定,不需要額外學習就能快速適應不同環境。