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未来工厂 —— 适用于工业 4.0 的机器视觉

Rainer Pausch 博士,ABBYY SDKs 产品组组长

在当今这样竞争激烈的市场中,品牌必须更加灵活才能赶上不断变化的消费者需求。年轻一辈,尤其是千禧世代的消费者,在进行购物抉择时会抱有更高的期望。他们的忠诚度(尽管不断在变化)取决于品牌价值、可持续发展能力、设计和功能性。这些品质不仅表现在产品上,也正越来越多地在包装上体现。

因此制造商们需要构建适应于未来的工厂。这意味着要将支撑着工业自动化的技术贯穿应用于整个装配流水线。而机器视觉正是这样一项足够敏捷的创新,能够满足工业的快速变化并维持输出较高生产力。完全自动化运行的机器人系统将各部分组装到一起,指引它们完成在工厂中的整套流程,并保证满足包括产品和包装在内的质量要求。

拥有「视力」和决策力的机器人

依赖于视觉信息的算法使用了现代机器视觉和计算机视觉系统,其中工业摄像头和计算机处理单元的结合模拟出了人类视觉控制的功能。基于机器视觉的机器人系统能够「看见」并以视觉输入为基础做出判断,而不只是像静态焊接机器人或生产线那样单纯地执行预先设定的操作。

通过结合光学字符识别(OCR)技术的复杂文本识别,机器视觉系统能够获得「阅读」能力。打印在标签、显示在控制面板和电脑屏幕上的那些文本信息都可以被捕获、解读和处理。

打印在产品和包装上的信息不像服务报告和路线单据那样,纸质文档可以直接通过平面扫描仪捕获信息,而他们需要使用能够捕获处理生产线照片的检查摄像头。如同检查产品和包装质量对于制造商非常重要那样,标签作为整体质量保证的一部分来说同样重要。这也是为什么将文本信息捕获并转换为机器可读的格式至关重要,只有这样机器人才能在质量标准未达成的时候直接采取行动。

制造商可以在工业摄像头上编写软件来扫描包装标签或条形码。这时信息被捕获为图片文件。要将这些信息应用到之后的供应链环境中,需要使用 OCR 技术来把图片或条形码转换为可读和可检索的结构化信息。只有这样机器才能够处理信息并推荐可行结果。

学习过程

像人类一样,系统可以「阅读」信息并作出反应。这样的信息包括文本和包装上的条形码,还有电子屏幕上显示的文本图像。有了集成识别技术的机器人、计算机视觉和质量控制系统,软件就能够处理解包数据并与数据库中条目进行对比,以此来调用系统采取对应操作。转换后的信息能够以 XML 或纯文本形式导出给其他程序和系统。有了这些新功能,机器人系统就能够胜任更多的新任务。

通过嵌入复杂的文本识别技术,例如 OCR、手写识别(ICR)、条形码识别(OBR)和光学划记符号辨识(OMR),制造行业的独立软件供应商和硬件提供者都可以有效地拓展机器视觉系统的功能,并为他们的客户提供更多价值。这些功能包括:

  • OCR:识别截屏、相片和扫描文档上的文本。转换输出机器可读、可以在自动化系统中复用的文本信息。
  • 高级图片处理技术:自动优化照相图片,例如:裁剪图片区域并增强画质以达到高质量识别结果,尤其是在过暗或过亮光环境下拍摄的照片。
  • ICR:识别表单中的手写字母,例如维护检查表或调查问卷
  • OMR:识别表单中的勾选框,维护检查表或问卷
  • 条形码识别:识别用于自动化生产线每一环节路径的常见一维及二位条形码格式
  • 适用于预定环境的数据解包:捕获特定场景的页面信息

有了这些功能,制造商就能让它们的机器工作起来,以解决在生产线末端发生的一些更具挑战性的问题。

开启未来工厂的大规模生产

大规模生产需要高度可扩展的装配过程和详细的质量检验。而机器视觉在工业自动化进程中的卓越有三个关键阶段:

生产线日志:在自动化生产流程中,单个零件或部分成品需要分配到不同的地点。集成了文本和条形码识别技术,就可以对生产线上的自动化系统进行编程,以确保零件自动遵循预先设定的流程行进。

包装信息的质量和准确性:将 OCR 技术应用于拍摄标签、包装或文档,可以提取其中包含的文本并对数据库进行检查。这样,就可以在出厂前将信息不正确的产品自动筛选出来,从而减少了出错的可能性。无论是药品包装上的信息、饮料瓶上的标签还是食品包装上的过敏或有效期信息,这项流程可以应用于任何产品。

食品、饮料、化妆品和制药行业经常使用低光照和特定的温度设置来保持产品的卫生和质量。这些环境条件可能会影响检查摄像头所拍摄的图像质量,使得文本难以阅读。除此之外,制造商可以利用现有的检测摄像头来避免额外的投资成本,在已经满载的装配线上做出改变,而不是只为了检查包装文本再额外安装单独的摄像机。

这两种情况都需要能够在 OCR 步骤之前预处理快照的技术。预处理过的图像能够生成高质量的 OCR 结果。这一流程也将减少因为低光照要求导致抓取失败的情况。它也将自动旋转歪斜的捕获图像、拉直扭曲的线条,并纠正透视失真。此外,它还能增强图像解析度,并致力于图像捕捉的相关环节。

商业流程自动化是关键:即使是必须通过人机交互完成的流程(如质量保证和最终检查),也可以通过文本识别和数据捕获技术的帮助显著加速。这些技术会自动从扫描而来的纸质文档中提取信息,例如便签和检查清单里的复选框信息,并使这些数据可以在中心仓库或工作流程系统中使用。

工业作为一个以质量和准确为重点的产业,教会机器阅读和做出反应的好处贯穿整个行业,这将极大地节省时间和金钱、帮助制造商达到监管标准并赢得客户的满意度。

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