判読不能な印字や誤った印字を検知する
OCR検査

AIベースのOCR検査は、お客様自身の印刷画像でトレーニングを行うため、テンプレートマッチングでは対応できない汚れ、かすれた文字、傾き、複雑な背景にも対応可能です。ディープラーニングOCRは、読み取り前に各文字をきれいに分離する必要があるような、完全な文字セグメンテーションに依存しません。これは、プリンターのウォームアップ、リボンの摩耗、ノズルの部分的な詰まりによって印刷品質が変化する高速ラインにおいて重要です。また、新しいフォントやレイアウトの追加も、ルールを書き換えるのではなく、例を用いたトレーニングによって行えます。

同一のプラットフォームで、連続インクジェットコード、レーザーマーキングされたテキスト、熱転写オーバープリント、印刷済みラベルを読み取ることができます。各方式で見た目は異なります。インクジェット印刷はドットベースで多孔質のボード上ではにじむことがあり、リボンベースの印刷はリボンが摩耗するまでは鮮明です。トレーニングには実際に運用されている印刷方式と基材が含まれるため、モデルは判断を下す前に、それぞれの正常な状態がどのようなものかを学習します。

両方に対応しています。産業用OCRは読み取った文字を返し、KOMPASSがそれを日付、バッチコード、製品名など、実行中の製品に期待される文字列と比較します。テキストが欠落している、読み取れない、または本来印字されるべきものと異なる場合、そのパックは不合格となります。比較データはレシピ、プリンター、またはラインシステムから取得できるため、品種切り替え時にも自動的に更新されます。

はい、トリガー、露光、照明がラインに適していれば可能です。賞味期限の印字は最も一般的な用途の一つであり、日付の誤りや判読不能は小売店での返品につながるためです。梱包ラインでは、ブレを防ぐために、カメラが十分な光量と短い露光時間で各アイテムを捉える必要があります。スループットは、読み取り速度単体ではなく、リジェクトを含むステーション全体のサイクルタイムに基づいて確認されます。

実際の生産環境を想定したラベルセットを用いて、読み取り率（正しく読み取られたアイテムの割合）を、誤排出や見逃しエラーとあわせて追跡してください。かすれ、汚れ、意図的な誤印字を含めることが重要です。シフト、プリンター、基材ごとにテストを行い、プリンターや梱包に変更を加えた後にも再テストを実施してください。信頼度の低い読み取り結果は、無理に合否判定を下すのではなく、確認作業に回すべきです。運用開始前に合格基準に合意しておくことで、関係者全員が同じ指標でステーションを評価できるようになります。

印字コントラストの低さが一般的な原因です。暗い背景に濃いインクを使用している場合や、光沢のある表面に薄い印字がされている場合、人間には判読できても、カメラでは背景と文字を十分に分離できないことがあります。照明の角度、色、偏光は試運転中に調整します。信頼性の高い読み取りができないほどコントラストが低い場合は、プリンターのメンテナンスが必要であるという結果が示されます。

ステーションは、リジェクト、ホールド、または連続エラー発生時のライン停止など、設定された応答をラインに送信します。各エラーは、画像、読み取られたテキスト、期待されるテキストとともに保存されます。これらの画像を確認することで、原因がプリンターにあるのか、梱包材にあるのか、あるいはプリンターに送信されたデータにあるのかが判明し、問題解決までの時間を短縮できます。また、特定のプリンターでエラーが繰り返される場合、パレット全体に影響が及ぶ前にラインを停止させることも可能です。

鮮明な印字、かすれや汚れのある印字、意図的に間違えたコードのサンプルに加え、表示すべきテキストとその製品ごとの変更ルールをお送りください。あわせてラインスピード、梱包材、排出（リジェクト）の発生箇所もご提示ください。これらに基づき、照明、カメラ位置、トレーニングの必要性を評価し、貴社のラインにおけるOCRマシンビジョンによる印字検査の最適な方法を推奨します。