利用机器视觉OCR提升包装生产线性能的三种方法
加入技术交流群
OCR，或光学字符识别，是一种广泛应用于包装业的视觉系统工具。与条形码技术一样，OCR 也是一种数据采集的方法。它的最大优势在于其信息代码格式既可以通过机器又可以通过人工进行读取，而条形码与二维符号只能通过机器进行读取。OCR 将印刷的文字符号的数字图像转化为可以被系统解码（读取）的字符串，然后通过控制软件设定的后续步骤进入生产流程。最简单、最可靠的光学字符识别依赖于为这些应用特别设计的 OCR 字体及模板。然而，机器视觉的强大功能融入了有学习功能的 OCR 系统，后者能够通过学习识别用户定义的字体。在面对众多可用的印刷技术以及因此而出现的各种印刷字符时，这个功能显得尤为重要。
包装行业中的 OCR 需求
批号代码、批量代码及失效日期已经成为了食品、饮料、药品及化妆品行业的必要元素，这些行业都设定了严格的标签要求，以确保消费者的安全并防止产品偏差与假冒。如今的制造环境要求机器视觉能够可靠、快速地阅读这些文字串。OCR 及后续的数据恢复能够确保制造与分销过程中信息的顺畅流动。
清晰的 OCR 字体（左侧）就是最简单、最可靠的解码方法。而难度更高的标识，例如餐饮行业常见的瓶盖喷墨标记（右侧）都可以通过有学习功能的 OCR 系统进行读取。
很多制造商开始使用 OCR 系统仅仅是为了遵从某些规定的要求，但是，他们很快意识到了机器视觉能够为自己的包装生产线运作带来很多好处。自动视觉系统可以提高生产效率并减少人为错误，从而实现包装线绩效的最大化。OCR 不仅可以通过减少废品数量与降低停工时间来减少（并尽量避免）产品回收，还能够节省成本。
除了众多已经得到事实证明的优势以外，视觉技术的品质监测功能也得到了广泛应用。常见的机器视觉 OCR 包括校验产品或包装上的标记字符、读取日期/批号代码以追踪产品以及将标签与产品进行匹配。
1. OCR 确保产品出厂之前代码存在并可读
机器视觉的一大基本任务就是确认产品或包装上印有所需的文字串。例如，餐饮行业经常使用喷墨式打印机标示日期代码、批量代码及失效日期，因为这种打印机能够非常快速地打印多种信息。然而，不断使用则会造成打印质量下降，最终出现不一致的代码或根本没有代码。如果没有能够确认代码是否打印清晰的系统，那么打印错误（例如喷嘴堵塞、残痕影响或墨汁耗尽）可能影响到打印质量。而且，这种错误只有在后续流程中才会被人们发现。于是就会出现更长的停工时间以及成本高昂的返工，或者更糟的情形：如果产品离厂但并未印有所需代码，那么它就会变成废品或者被回收。
OCR 可以读取代码以确定其是否存在，而另外一种视觉工具光学字符认证或 OCV则可用于确认产品在离厂之后其代码的可读性。基于 OCV 的检测通常用于确认发生产品回收时印刷代码在整个供应链流程中都可以被清晰读取，药剂业与化妆品业尤为重视这个问题。
在要求严格的行业中，决不允许出现缺失或不可读的代码。机器视觉可以为供应商保驾护航，因为该技术能够确保产品在离厂之前都印有了符合规定的标记。
OCR 可以确认是否每个产品在出厂前都印上了正确的字符串。
对于食品、饮料、药品及化妆品行业来说，追踪每一个制造流程是一项非常重要的任务。制造商们必须遵从安全法规与反伪造法规。最近，全球反恐措施更是突出强调了产品的可追溯性。人们必须能够在整个供应链中随时定位产品并查阅数据文件，了解该产品的产地与流通过程。
一般认为，产品追踪就是对条形码的应用，实际上，批号代码、批量代码、失效时期及序列号都可以通过 OCR 进行读取以追踪产品的整个包装流程：从初始产品标签或包装到纸盒包装再到货盘操作。OCR 应用可以通过设置将实际文字与数据库中定义的预期字符串进行对比并标示任何缺失或无序的序列号。条形码与OCR 经常一起使用以此来实现数据收集流程可靠性的最大化。
评论