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 deep learning 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'etichetta 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 è basato sull'intelligenza artificiale della soluzione 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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