GIẢI PHÁP DEEP LEARNING TRONG NHẬN DẠNG KÍ TỰ QUANG HỌC
Các thuật toán thị giác máy (machine vision) ngày nay có thể phân biệt các bộ phận bằng cả những điểm khác biệt nhỏ nhất về dấu hiệu hoặc tính năng. Tuy nhiên, vẫn còn có những hạn chế. Nhận dạng ký tự quang học (OCR) hoạt động với thị giác máy dựa trên quy tắc truyền thống trong các điều kiện lý tưởng, có thể lặp lại khi phông chữ dễ đọc và được trình bày trên nền tương phản. Tuy nhiên, công nghệ deep learning cung cấp một phương pháp đột phá để tự động hóa lớp kiểm tra này khi mã bị biến dạng nặng, lệch hoặc khắc kém, đặc biệt là trong các điều kiện khó đọc. Công cụ OCR dựa trên deep learning của Cognex sử dụng thư viện phông chữ được đào tạo trước để kiểm tra. Chỉ cần xác định khu vực quan tâm, đặt kích thước ký tự và gắn nhãn các ký tự trong tập hợp hình ảnh. OCR dựa trên deep learning có thể đọc mã mà các công cụ OCR truyền thống không thể giải mã.
Đọc mã vin trong ngành ô tô
Deep learning đảm bảo tất cả các mã số nhận dạng phương tiện (mã Vin) được đọc trong bất kỳ điều kiện nào để truy xuất nguồn gốc.
Vấn đề
Số nhận dạng xe, hoặc mã VIN, là một mã gồm nhiều ký tự được sử dụng làm mã định danh duy nhất cho ô tô. Mã VIN chứa các chữ cái và số và có thể là một phần trực tiếp được đánh dấu (DPM); khắc hoặc viết nguệch ngoạc lên một tấm kim loại; hoặc in trên nhãn dán. Các nhà sản xuất ô tô phải có khả năng xác định vị trí và giải mã mã VIN để truy xuất nguồn gốc thành công. Ánh sáng đặc trưng, màu sơn và độ chói khiến hệ thống thị giác máy khó xác định vị trí và nhận dạng các ký tự. Một hệ thống kiểm tra cần phải chấp nhận các bề mặt phản chiếu thách thức sự hình thành hình ảnh để giải mã thành công các ký tự.
Giải pháp
Với Cognex Deep Learning, giờ đây có thể dễ dàng xác định vị trí và đọc các ký tự bị biến dạng, bất chấp những vấn đề về hình ảnh. Để đào tạo phần mềm, một kỹ sư xác định vùng quan tâm trên các hình ảnh có chứa bộ ký tự mã VIN đại diện. Khả năng đa phông chữ được đào tạo trước của phần mềm nhận dạng các ký tự ngay cả khi nó bị che khuất bởi độ chói và độ tương phản. Trong quá trình đào tạo và xác thực, kỹ thuật viên chỉ gắn nhãn lại các ký tự bị thiếu cho đến khi mô hình của phần mềm xác định chính xác tất cả các ký tự. Cách tiếp cận OCR dựa trên deep learning mới này giúp tiết kiệm thời gian trong quá trình đào tạo và phát triển bằng cách giảm việc dán nhãn quá mức và đọc thành công các ký tự trên nền rất ồn.
Deep learning đọc mã chip điện tử trong ngành điện
Deep learning đọc mã chip điện tử nhỏ, bị biến dạng, được khắc kém
Vấn đề
Hầu hết các chip được dán nhãn bằng một chuỗi ký tự chữ và số để theo dõi chúng trong quá trình sản xuất. Ánh sáng chói có thể dẫn đến hình ảnh có độ tương phản thấp, khiến hệ thống thị giác máy (machine vision) khó xác định vị trí và nhận dạng các ký tự. Để giải mã thành công các ký tự trên các linh kiện và mô-đun điện tử, hệ thống nhận dạng ký tự quang học (OCR) cần phải chịu được các bề mặt phản chiếu cũng như các ký tự bị biến dạng, lệch và khắc kém.
Giải pháp
Với Cognex Deep Learning, hệ thống có thể dễ dàng đọc các ký tự bị biến dạng, bất chấp những vấn đề về hình ảnh. Cách tiếp cận OCR dựa trên deep learning này giúp tiết kiệm thời gian trong quá trình đào tạo và phát triển bằng cách giảm việc dán nhãn quá mức và đọc thành công các ký tự trong các tình huống khó khăn. Phần mềm chỉ yêu cầu một kỹ sư thiết lập vùng quan tâm và kích thước ký tự. Sau khi được thiết lập, thư viện phông chữ được đào tạo trước của công cụ sẽ giải mã các ký tự và đọc các chuỗi mà không cần đào tạo. Trong các tình huống mà các ký tự rất khó đọc, phần mềm có thể được đào tạo lại trực tiếp bằng cách sử dụng các ký tự có biến thể.
Deep learning đọc mã OCR trên các bề mặt hình ống, trụ
Deep learning đọc mã trên lon nhôm cong, phản chiếu trong điều kiện ánh sáng kém
Vấn đề
Các lon nhôm trên dây chuyền đóng gói gây ra sự thay đổi lớn về cả độ sáng và độ phản chiếu do kết cấu sáng bóng của vật liệu đóng hộp. Thêm vào đó, dạng cong của lon và mã được in phun không chính xác, dẫn đến hiện tượng gờ, lem và các ký tự gần nhau, gây ra các điều kiện kiểm tra khiến việc sử dụng các công cụ OCR truyền thống gần như không thể.
Giải pháp
Với Cognex Deep Learning, hệ thống có thể dễ dàng đọc các ký tự bị biến dạng dưới các điều kiện ánh sáng thay đổi và từ các góc độ khác nhau. Phương pháp tiếp cận OCR dựa trên deep learning mới này phát triển mạnh dưới những thách thức về hình ảnh nhờ đào tạo nhanh chóng từ các tập dữ liệu nhỏ bằng cách sử dụng các ký tự có các biến thể. Phần mềm chỉ yêu cầu một kỹ sư thiết lập vùng quan tâm và kích thước ký tự. Sau khi đặt, thư viện phông chữ được đào tạo trước của công cụ sẽ giải mã các ký tự và đọc các chuỗi. Ứng dụng có thể điều chỉnh với đào tạo hình ảnh bổ sung để giải thích ánh sáng thay đổi hoặc mã đọc từ các góc không mong muốn.
Deep learning đọc mã OCR trên túi nhựa
Deep learning đọc mã bất chấp bề mặt nhăn nheo, phản chiếu hoặc các ký tự có hình dạng xấu trên túi nhựa hoặc bao bì linh hoạt khác
Vấn đề
Các bệnh viện cần đọc và xác minh các ký tự được in trên vật tư như túi IV thông qua một quy trình tự động cho mục đích truy xuất nguồn gốc. Khi không có phông chữ tiêu chuẩn được sử dụng trong mã chữ và số, điều này có thể đòi hỏi phải được đào tạo chuyên sâu để dạy hệ thống thị giác nhận ra nhiều phông chữ và kiểu mà hệ thống có thể gặp phải, đặc biệt là trên các bề mặt nhăn nheo như túi IV. Các ký tự được in kém, trên nhãn hoặc trực tiếp trên bao bì, cũng có thể gây ra các vấn đề về nhận dạng ký tự quang học (OCR). Sự thay đổi lớn của các ký tự cũng như sự phản chiếu và tính linh hoạt của túi nhựa không cho phép sử dụng các phương pháp OCR truyền thống.
Giải pháp
Cognex Deep Learning giải mã các ký tự bị biến dạng, lệch và được khắc kém bằng cách sử dụng nhận dạng ký tự quang học (OCR) và xác minh (OCV). Thư viện đa phông chữ, được đào tạo trước xác định hầu hết văn bản nằm ngoài hộp mà không cần lập trình bổ sung hoặc đào tạo phông chữ. Điều này làm cho việc thực hiện nhanh chóng, dễ dàng với sự phát triển hạn chế. Phần mềm này có thể được đào tạo lại để điều chỉnh theo các yêu cầu ứng dụng OCR cụ thể hoặc các ký tự đọc sai.
CÁC GIẢI PHÁP DEEP LEARNING
Cognex Deep Learning là bộ giải pháp tầm nhìn dựa trên công nghệ deep learning đầu tiên được thiết kế đặc biệt cho tự động hóa nhà máy. Công nghệ đã được kiểm nghiệm, tối ưu hóa và đã được chứng minh tại hiện trường dựa trên các thuật toán học máy hiện đại.
Thay vì tuân theo cách tiếp cận dựa trên quy tắc để giải quyết các thách thức kiểm tra, giống như các ứng dụng thị giác máy truyền thống, các giải pháp deep learning của Cognex học cách phát hiện các mẫu và điểm bất thường từ các ví dụ hình ảnh tham chiếu. Deep learning tự động hóa và mở rộng quy mô các ứng dụng kiểm tra phức tạp mà cho đến nay vẫn yêu cầu người kiểm tra như phát hiện lỗi và xác minh lắp ráp cuối cùng.
In-Sight ViDi
Ứng dụng deep learning In-Sight® ViDi được triển khai trên máy ảnh thông minh In-Sight D900 mà không cần PC, giúp những người không phải lập trình viên có thể truy cập công nghệ deep learning một cách dễ dàng. Ứng dụng này sử dụng nền tảng phần mềm In-Sight quen thuộc và dễ sử dụng, giúp đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng và tích hợp nhà máy.
VisionPro Deep Learning
Phần mềm VisionPro Deep Learning kết hợp thư viện công cụ thị giác máy (Machine Vision) toàn diện với các công cụ deep learning nâng cao bên trong một khuôn khổ triển khai và phát triển chung. Nó đơn giản hóa việc phát triển các ứng dụng vision có thể thay đổi cao và cho phép các kỹ sư xây dựng các giải pháp deep learning linh hoạt, được tùy chỉnh cao phù hợp với nhu cầu cụ thể.
