在工業自動化進程中，整合光學字符識別（Optical Character Recognition = OCR）並結合機器視覺解決方案，可為品質管理提供強大助力。這種高性能的結合利用的是Quality Inspection工具的精確性，以及經過人工智慧預訓練的光學字符識別技術所具有的高度發達的讀取能力。這當中，在效率與量測準確度方面樹立了新標準。
光學字符識別與機器視覺可在品質管理中發揮高性能
Jul 14, 2025
機器視覺：品質管理的核心
機器視覺早已成為在生產中進行品質管理的核心要素。SICK Nova是用於可設定機器視覺的基礎軟體。它可在SICK Nova視覺感測器上運作，用於檢查產品缺陷、量測尺寸，並確保遵循相關規範。由於機器視覺能夠及時辨識極小的偏差或異常情況，因此對於維持高品質標準不可或缺。
光學字符識別：優化機器視覺的讀取能力
光學字符識別技術（OCR）為機器視覺解決方案開闢了新境界。機器運用光學字符識別技術，可讀取並解讀圖像中的文字，如序號、流程資料、產品資料、標籤等。此功能對於強調可追溯性與記錄的諸多行業至關重要。透過整合光學字符識別，機器視覺解決方案不僅可以檢查物理特性，還能驗證文本資訊，從而確保實現全方位的品質管理。
人工智慧預訓練的顯著優勢
透過對光學字符識別工具進行人工智慧預訓練，可大幅改善其性能。「SICK Nova AI OCR Pretrained」工具採用根據大量資料記錄進行預訓練的模型，能夠以較高的量測準確度與速度辨識與解讀文字。由此，可減少對大量人為設定與訓練的需求，從而加快履行速度，並根據各種應用進行調整。
應用範圍與優勢
在諸多實際應用中，光學字符識別與機器視覺明顯體現出了強大的協同作用。例如，在消費性產品行業，配備光學字符識別技術的機器視覺解決方案能夠檢查標籤與包裝是否正確——例如，由此確保向消費者提供正確批次的產品——還能驗證產品有效期。在汽車行業，此系統則負責讀取與驗證零部件的序號，幫助輕鬆實現可追溯性並遵循相關安全標準。
SICK Nova可直接在裝置上實現低成本的整體解決方案。
此項整合的優勢在於：
提高量測準確度：將目檢與文字驗證相結合，可提高品質管理的準確程度。
提高效率：光學字符識別工具可輕松解讀文本資訊，從而優化產品吞吐量。
改善可追溯性：光學字符識別可實現詳細的記錄及產品的可追溯性，這對於遵循法律規定、提高客戶滿意度不可或缺。
結論：光學字符識別與機器視覺
在機器視覺解決方案中整合光學字符識別，是品質管理技術的一項重要進步。性能強勁的「AI OCR Pretrained」工具可使各行各業的檢測流程達到無與倫比的量測準確度與高效。隨著此項技術的不斷改進，光學字符識別與機器視覺的協同效應一定會在開創品質管理的未來過程中起到重要作用。
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