AI字符識別系統，光學字符識別，場景文本實時識別，多模態文字識別系統

該產品是一款輕量型，針對食品生產日期有無、錯漏檢測；醫藥三期碼有無、錯漏檢測。有效替代人工檢查生產日期、三期碼是否正確，如有錯誤及時輸出報警信號，減少補打工作量。訓練字庫模型，支持字符訓練錄庫，這部分工作公司全包，該系統屬于自主研發，擁有源代碼專利，并提供數據處理能力定制服務！

產品特點

• 使用AI算法，自訓練字庫，識別能力強，保證識別率99.9%以上、不合格100%剔除；

• 有8P/S和16P/S兩種系統(40M 像素),處理速度快；

• 4.兼容各種場景，支持鋼針、鋼印、鑄造、注塑、手 寫等特殊情況或工況字符識別支持相應的設備定制；

• 軟件操作簡單，操作人員上手快捷，安裝使用便捷。

案例展示

標識AI追溯系統

該系統主要針對解決混料線的產品識別問題，支持各種型號PLC或者數據系統，訓練字庫模型，支持錄入新字庫，兼容各種背景，使用經常更換包裝顏色的場景 5.支持識別鋼針、鋼印、印刷、激光、噴印、注塑鑄造等不同場景，保證識別率99.9%以上、不合格100%剔除。

食品行業生產日期有無、錯漏檢測應用

面包案例檢測圖片：

飲品案例檢測圖片：

糖制類案例檢測圖片：

煎炒類案例檢測圖片：

醫藥行業三期碼有無、錯漏檢測應用

激光標記案例檢測圖片：

熱轉印標記案例檢測圖片：

噴碼標記案例檢測圖片：

壓印標記案例檢測圖片：

產品唯一編碼追溯或混料線產品編號識別應用

項目一：該項目是使用激光打標機將產品信息標記到不銹鋼表面上，產品信息由上位機發送到激光打標機系統中。然后使用我們的標識Al追溯系統識別產品信息，與標記內容進行比對，將比對結果反饋到上位機系統登記。

原圖如上圖1所示，在實際量產過程會出現以下幾點問題：

• 不銹鋼是由4家供應商提供，不銹鋼的紋路有區別；

• 由于油漬、灰塵及不銹鋼中的雜質問題，標記上去的字符會出現重點、斷點、糊邊的情況，如下圖2所示；

• 排放器來料時，姿態會有變化，導致打光不均勻；

以上問題都是隨機出現的，傳統算法無法實現，使用市面Al算法同樣需要現場添加字庫，耗時耗工，見效少。 我們的系統由于是自研的，可以添加底層庫，批量訓練，省時省力。

識別效果如下圖3所示：

項目二: 該項目是一條發動機砂芯烘烤線，這條線體上會生產多種規格的砂芯。在入庫工位前， 通過我們的標識AI追溯系統砂芯的具體規格，將數據反饋到控制系統，控制系統將砂芯入庫到對應的料庫中。 原圖及字符如下：

如上面幾組圖例所示，不同產品、批次的字符會出現差異，且鑄造的字符輪廓毛糙。

精準：識別字符圖像背景復雜，對比差，檢測軟 件能精準識別字符；

穩定：字符傳統算法預處理和深度學習識別相結合， 針對客戶的來料進行訓練，使整體識別更加穩定；

便捷：操作簡單，軟件界面簡化，操作人員上手快。

項目三：標準化OCR檢測設備，球拍桿上面生產日期識別，球拍顏色各異，有的顏色反光嚴重，有的顏色吸光，通過軟件訓練庫加上機構可調范圍大來盡可能適應不同物料來保證識別的準確率和穩定性。