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　　行業(yè)聚焦

　　在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域，光學(xué)符號(hào)識(shí)別 (Optical Character Recognition = OCR) 與工業(yè)圖像處理解決方案的整合，有效促進(jìn)了質(zhì)量管理的發(fā)展。這種強(qiáng)大的組合借助 Quality Inspection 工具的準(zhǔn)確性和經(jīng)過人工智能預(yù)訓(xùn)練的光學(xué)符號(hào)識(shí)別 (OCR) 技術(shù)所帶來(lái)的高讀取能力，為效率和測(cè)量精度樹立了新的標(biāo)準(zhǔn)。

　　工業(yè)圖像處理：質(zhì)量管理的核心

　　長(zhǎng)期以來(lái)，工業(yè)圖像處理一直是制造業(yè)質(zhì)量管理的核心。SICK Nova 作為可配置工業(yè)圖像處理的基礎(chǔ)軟件，運(yùn)行于 SICK 視覺傳感器上，用于檢測(cè)產(chǎn)品缺陷、測(cè)量尺寸以及確保符合技術(shù)規(guī)格。工業(yè)圖像處理能夠?qū)崟r(shí)識(shí)別非常細(xì)微的偏差和異常，這使其成為維持高質(zhì)量生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)而不可或缺的技術(shù)。

　　光學(xué)符號(hào)識(shí)別 (OCR)：通過讀取能力優(yōu)化工業(yè)圖像處理

　　OCR 技術(shù)（光學(xué)字符識(shí)別）為工業(yè)圖像處理解決方案賦予了新維度。借助光學(xué)符號(hào)識(shí)別 (OCR) 技術(shù)，機(jī)器能夠讀取并解讀圖像中的文字，例如序列號(hào)、流程數(shù)據(jù)、產(chǎn)品信息和標(biāo)簽。對(duì)于重視可追溯性和文檔記錄的各個(gè)行業(yè)而言，這種能力具有決定性意義。通過集成光學(xué)符號(hào)識(shí)別 (OCR) 技術(shù)，工業(yè)圖像處理解決方案不僅可以檢測(cè)物理屬性，還能驗(yàn)證文本信息，從而確保高效的質(zhì)量管理。

　　人工智能預(yù)訓(xùn)練的巨大優(yōu)勢(shì)

　　通過對(duì)光學(xué)符號(hào)識(shí)別 (OCR) 工具進(jìn)行人工智能預(yù)訓(xùn)練，其性能得到顯著提升。“SICK Nova AI OCR Pretrained”工具使用已通過大量數(shù)據(jù)集完成預(yù)訓(xùn)練的模型，這使其在識(shí)別和解讀文本方面具有出色的測(cè)量精度和速度。減少了對(duì)大量手動(dòng)配置和訓(xùn)練的要求，從而能夠更快地部署和適配各種應(yīng)用場(chǎng)景。

　　應(yīng)用領(lǐng)域及優(yōu)勢(shì)

　　光學(xué)符號(hào)識(shí)別 (OCR) 與工業(yè)圖像處理的協(xié)同效應(yīng)在眾多實(shí)際應(yīng)用中大顯身手。例如，在消費(fèi)品行業(yè)，配備光學(xué)符號(hào)識(shí)別 (OCR) 技術(shù)的工業(yè)圖像處理解決方案可以檢測(cè)標(biāo)簽和包裝的正確性，從而確保消費(fèi)者收到正確批次的產(chǎn)品，并驗(yàn)證產(chǎn)品保質(zhì)期。在汽車制造領(lǐng)域，這些系統(tǒng)可以讀取和驗(yàn)證零部件的序列號(hào)，有助于提高可追溯性并確保符合安全標(biāo)準(zhǔn)。

　　SICK Nova 可直接在設(shè)備端提供經(jīng)濟(jì)實(shí)用的一站式解決方案。

　　這種集成的優(yōu)勢(shì)包括：

　　•更高的測(cè)量精度：視覺檢測(cè)與文本驗(yàn)證相結(jié)合，提升了質(zhì)量管理的可靠程度。

　　•更高的效率：利用光學(xué)符號(hào)識(shí)別 (OCR) 工具可輕松解讀文本信息，從而優(yōu)化產(chǎn)品吞吐量。

　　•更好的可追溯性：通過光學(xué)符號(hào)識(shí)別 (OCR) 技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的詳細(xì)記錄和追溯，這對(duì)遵守法律規(guī)定和確保客戶滿意度至關(guān)重要。

　　結(jié)論：光學(xué)符號(hào)識(shí)別 (OCR) 與工業(yè)圖像處理結(jié)合

　　將光學(xué)符號(hào)識(shí)別 (OCR) 集成到工業(yè)圖像處理解決方案中，標(biāo)志著質(zhì)量管理技術(shù)的重大進(jìn)步。借助強(qiáng)大的“人工智能光學(xué)符號(hào)識(shí)別預(yù)訓(xùn)練”工具，各行業(yè)能夠在檢測(cè)流程中實(shí)現(xiàn)無(wú)與倫比的測(cè)量精度和效率。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，光學(xué)符號(hào)識(shí)別 (OCR) 與工業(yè)圖像處理之間的協(xié)同效應(yīng)，無(wú)疑將在質(zhì)量管理的未來(lái)發(fā)展中發(fā)揮重要作用。