In der industriellen Automatisierung erhalten Qualitätskontrollen durch die Integration optischer Zeichenerkennung (Optical Character Recognition = OCR) in Kombination mit Lösungen zur industriellen Bildverarbeitung einen enormen Schub. Diese leistungsstarke Kombination nutzt die Präzision von Quality Inspection-Tools und die hochentwickelte Lesefähigkeiten der mit KI vortrainierten OCR-Technologie. Dabei werden neue Maßstäbe in Sachen Effizienz und Genauigkeit gesetzt.
So leistungsstark können OCR und industrielle Bildverarbeitung in der Qualitätskontrolle sein
14.07.2025
Industrielle Bildverarbeitung: Kern der Qualitätskontrolle
Industrielle Bildverarbeitung ist seit langem schon das Herzstück der Qualitätskontrolle in der Fertigung. SICK Nova ist die Basissoftware für konfigurierbare industrielle Bildverarbeitung. Sie läuft auf SICK Vision-Sensoren und dient dazu, Produkte auf Defekte zu untersuchen, Maße zu messen und die Einhaltung von Spezifikationen sicherzustellen. Die Tatsache, dass die industrielle Bildverarbeitung kleinste Abweichungen und Anomalien in Echtzeit erkennen kann, macht sie für die Aufrechterhaltung hoher Qualitätsstandards unverzichtbar.
OCR: Industrielle Bildverarbeitung mit Lesefähigkeiten optimieren
Die OCR-Technologie (optische Zeichenerkennung) verleiht Lösungen der industriellen Bildverarbeitung eine neue Dimension. Mit OCR können Maschinen Texte auf Bildern lesen und interpretieren, z. B. Seriennummern, Ablaufdaten, Produktdaten und Etiketten. Diese Fähigkeit ist von entscheidender Bedeutung für verschiedene Branchen, in denen Rückverfolgbarkeit und Dokumentation wichtig sind. Dank der Integration von OCR können Lösungen der industriellen Bildverarbeitung nicht nur physikalische Eigenschaften prüfen, sondern auch Textinformationen verifizieren und somit eine umfassende Qualitätskontrolle sicherstellen.
Die großen Vorteile des KI-Vortrainings
Durch das KI-Vortraining von OCR-Tools wird deren Leistung erheblich verbessert. Das Tool „SICK Nova AI OCR Pretrained“ nutzt Modelle, die bereits aus umfangreichen Datensätzen vortrainiert wurden, was eine Erkennung und Interpretation von Text mit bemerkenswerter Genauigkeit und Geschwindigkeit ermöglicht. Dadurch wird der Bedarf an umfangreichen manuellen Konfigurationen und Trainings reduziert, womit eine schnellere Implementierung und Anpassung an verschiedene Anwendungen erreicht wird.
Anwendungsbereiche und Vorteile
Die Synergie von OCR und industrieller Bildverarbeitung ist in zahlreichen praktischen Anwendungen offensichtlich. In der Konsumgüterindustrie zum Beispiel können mit OCR ausgestattete Lösungen der industriellen Bildverarbeitung die Richtigkeit von Etiketten und Verpackungen prüfen – damit z. B. sichergestellt wird, dass die korrekte Charge den Konsumenten erreicht – und das Mindesthaltbarkeitsdatum verifizieren. Im Automobilbau können diese Systeme Seriennummern von Teilen lesen und validieren und die Rückverfolgbarkeit und Einhaltung von Sicherheitsstandards erleichtern helfen.
SICK Nova ermöglicht eine kostengünstige Komplettlösung direkt am Gerät.
Vorteile dieser Integration sind:
Höhere Genauigkeit: Die Kombination von Sichtprüfung und Textverifizierung erhöht das Maß an Genauigkeit in der Qualitätskontrolle.
Höhere Effizienz: Dank des OCR-Tools können Textinformationen einfach interpretiert und somit der Produktionsdurchsatz optimiert werden.
Verbesserte Rückverfolgbarkeit: Mit OCR werden detaillierte Dokumentation und die Rückverfolgbarkeit von Produkten ermöglicht, was für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Kundenzufriedenheit unabdingbar ist.
Fazit: OCR mit industrieller Bildverarbeitung
Die Integration von OCR in Lösungen der industriellen Bildverarbeitung stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Qualitätskontrolltechnologie dar. Dank des leistungsstarken Tools „AI OCR Pretrained“ können Branchen eine unvergleichliche Genauigkeit und Effizienz in ihren Prüfprozessen erreichen. Mit der voranschreitenden Weiterentwicklung der Technologie wird die Synergie zwischen OCR und industrieller Bildverarbeitung zweifellos eine wichtige Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der Qualitätskontrolle spielen.
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