Quality Engineering 01.2024

IM FOKUS » Künstliche Intelligenz
Edge Learning verbessert optische Zeichenerkennung
Code-Lesen: schnell, genau
und schlau
Edge Learning, eine nutzerfreundliche Form der Künstlichen Intelligenz, bietet
große Vorteile, wenn für Verpackungs-Codes eingesetzte OCR-Anwendungen
automatisiert werden sollen. Die Technologie ist genauer als regelbasierte OCR
und lässt sich einfacher konfigurieren als Deep-Learning-Systeme.
Das Lesen von Codes auf Haushaltsprodukten wie Waschmittel ist nur einer von vielen typischen OCR-Anwendungsfällen.
Bild: Cognex
Peter McLeod
im Auftrag von
Cognex
www.cognex.com
Viele Branchen sehen sich mit zunehmenden
Compliance-Anforderungen, der Nachfrage der
Verbraucher nach detaillierten Verpackungsinformationen
auf Losebene und dem Wettbewerbsdruck in
Bezug auf Geschwindigkeit und Effizienz der Lieferkette
konfrontiert. Angesichts strenger
Vorschriften zur Rückverfolgbarkeit und
zum Schutz vor Fälschungen hat die
Pharmaindustrie eine Vorreiterrolle bei
der Nutzung der optischen Zeichenerkennung
(OCR) zur Gewährleistung der
Sicherheit über die gesamte Lieferkette
hinweg übernommen. Die OCR-Technik
wird dabei unter anderem eingesetzt, um zu überprüfen,
ob Codes korrekt gedruckt wurden.
Angesichts unterschiedlicher Schriftarten und Trägermaterialien
sowie der komplexen visuellen Um -
gebung von Fertigungs- und Logistiklinien ist die
Automatisierung von OCR-Applikationen jedoch eine
Herausforderung, die nur mit geschulten Automatisierungsingenieuren,
hohem Zeiteinsatz und einem
beträchtlichen finanziellen Engagement zu lösen ist.
Selbst bei bester Leistung können herkömmliche
OCR-Systeme in puncto Genauigkeit allerdings nie
annähernd 100 % erreichen, was manuelle Eingriffe
erfordert und den Durchsatz einschränkt.
34 Quality Engineering » 01 | 2024