Tutte le bottiglie in PET sono etichettate con una data di scadenza. Tutti lo sanno. Tuttavia, la qualità dell'etichettatura può variare a seconda della velocità della linea di produzione e della tecnologia scelta. Il software di elaborazione delle immagini convenzionale riesce a gestire bene queste marcature se il colore della bottiglia, la velocità e il contenuto sono gli stessi. Tuttavia, se ci sono variazioni, questo software raggiunge i suoi limiti.
Tuttavia, il software di apprendimento profondo non ha problemi con le variazioni. Grazie a questo software, i produttori possono ridurre i costi di messa a punto e manutenzione del sistema di elaborazione delle immagini. Il software di apprendimento profondo viene addestrato per adattarsi automaticamente alle nuove variazioni. Ciò significa che i risultati sono completamente indipendenti dal colore della bottiglia, dalla qualità dell'etichettatura e dal colore del contenuto.
Questo software ha la capacità di vedere e prendere decisioni come un essere umano. Questo riduce gli sprechi, perché ci sono meno risultati errati.
Lo strumento OCR utilizzato si basa sull'intelligenza artificiale della soluzione Retina Deep Learning. Retina Deep Learning. Con questo strumento, è possibile leggere più di 50.000 pezzi all'ora con un tasso di lettura del 99,99%. Lo sviluppatore del software, 3HLE, è molto fiducioso di questi dati e garantisce queste cifre ai clienti.
Questo video dimostrativo mostra una tipica applicazione OCR nell'industria alimentare e delle bevande. La marcatura avviene su superfici in PET trasparenti, colorate e curve.
Gli strumenti OCR convenzionali sono stati in grado di raggiungere un tasso di lettura del 95% in questa applicazione, ma solo con un liquido. Questo risultato è stato raggiunto solo dopo alcuni giorni di messa a punto e altri trucchi. È importante che anche i caratteri poco leggibili vengano riconosciuti.
Lo strumento Retina OCR, invece, ha raggiunto un tasso di lettura del 99,99% in poche ore, senza alcuna confusione.
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