Zebra Aurora深度學習OCR算法

Zebra的固定式工業掃描器和機器視覺系統搭載深度學習OCR算法，可以快速輕松地閱讀文本。即使在處理困難的情況下，它也能夠提供高精度的開箱即用，。用戶不需要具備機器視覺專業知識，只需幾個簡單的步驟就可以創建高效的OCR應用程序。

主要性能指標：

1）算法功能搭載在Zebra 固定式掃碼器FS智能相機VS及GTX上。

2）DL-OCR附帶了一個即用型神經網絡，該網絡使用數千個不同的圖像樣本進行預訓練。

主要優勢：

易于設置，部署并運行

經過驗證的先進技術

可升級性 ——通過軟件許可證添加功能

應用領域：

制造業及倉庫管理中的條碼驗證、質量檢查與追溯。

物流和履單-打印和貼標環節：過程控制指標、標簽貼標確認

制造-汽車視覺應用：零件裝配驗證

-食品和飲料制造：包裝環節如裝瓶、閃光或注塑吹模，消費性包裝品中的一般條碼讀取

 -消費品制造：標簽質量檢驗

應用案例：

1）在電子廠流水線，用于物品外包裝的標簽字符讀取，并將字符數據發送給MES系統。

項目特點：使用傳統OCR識別方式，有很多模板需要接受訓練。深度學習OCR使用已經提前預設好的模板。OCR檢測使用軟件內部已經定義好的字符模型或者模板，與實際拍攝的圖片匹配，可以大大提升工作效率。

2）在汽車行業，最終末端零部件生產環節，對零部件上的鐳雕或鋼印字符進行讀取。

項目特點：鋼印和鐳雕的字符質量相對較差，傳統OCR識別方式很難達到字符的識別穩定性。深度學習OCR操作簡便，并且能夠實現更高的穩定性。