ООО Чэнду Хонгрюй Технолоджи
3-й этаж, корпус 1, № 12, проспект Сисинь, Зона высоких технологий, Чэнду, Сычуань
ООО Чэнду Хонгрюй Технолоджи
3-й этаж, корпус 1, № 12, проспект Сисинь, Зона высоких технологий, Чэнду, Сычуань
Вы когда-нибудь задумывались, сколько информации скрыто на поверхности обычной этикетки? И как бы здорово было, если бы эта информация, будь то название продукта, дата производства или штрих-код, автоматически извлекалась и использовалась? Обнаружение символов на этикетке – это уже не футуристическая мечта, а реальность, открывающая новые горизонты для автоматизации процессов, контроля качества и улучшения логистики. Давайте разберемся, что это такое, какие технологии используются и как это можно применить на практике.
В своей сути, обнаружение символов на этикетке – это процесс автоматического распознавания и извлечения текстовой или цифровой информации с этикеток. Это может включать в себя распознавание штрих-кодов, QR-кодов, а также распознавание обычного текста, напечатанного на этикетках. Результатом является преобразование изображения этикетки в структурированные данные, которые могут быть использованы в различных приложениях.
Представьте себе склад, где ежедневно обрабатываются тысячи товаров. Ручной ввод данных с этикеток – трудоемкий и подверженный ошибкам процесс. Автоматизированная система обнаружения символов на этикетке может значительно ускорить и повысить точность этой процедуры. Это особенно актуально для отраслей, где важна скорость обработки и минимизация ошибок, например, в розничной торговле, логистике, фармацевтике и пищевой промышленности.
Существует несколько технологий, которые используются для обнаружения символов на этикетке, и выбор конкретной технологии зависит от типа этикетки, качества изображения и требований к точности распознавания. Вот основные из них:
Это, пожалуй, самая распространенная технология. OCR позволяет преобразовывать текст, напечатанный на этикетке, в машиночитаемый формат. Современные OCR-движки способны распознавать текст на разных языках и в разных шрифтах. Важно отметить, что качество распознавания сильно зависит от качества изображения этикетки – четкости, контрастности и наличия искажений. Хороший пример – использование библиотеки Tesseract OCR, которая является открытым программным обеспечением и широко используется в различных приложениях. [https://github.com/tesseract-ocr/tesseract](https://github.com/tesseract-ocr/tesseract)
Это специализированные технологии, предназначенные для распознавания машиночитаемых кодов. Штрих-коды используются для идентификации товаров на полках магазинов, а QR-коды могут содержать гораздо больше информации, например, URL-адреса, контактные данные или инструкции. Для распознавания штрих-кодов и QR-кодов существуют специальные библиотеки и API, например, ZXing (Zebra Crossing). [https://github.com/zxing/zxing](https://github.com/zxing/zxing)
В последние годы все большую популярность набирает использование технологий компьютерного зрения и машинного обучения. Эти технологии позволяют создавать системы обнаружения символов на этикетке, которые могут адаптироваться к различным типам этикеток и распознавать символы даже при плохом качестве изображения. Для этого используются алгоритмы глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN). Например, можно использовать библиотеки TensorFlow или PyTorch для разработки собственной системы распознавания. [https://www.tensorflow.org/](https://www.tensorflow.org/), [https://pytorch.org/](https://pytorch.org/). Эта технология особенно полезна для распознавания неструктурированного текста или символов на сложных этикетках.
Возможности обнаружения символов на этикетке практически безграничны. Вот лишь несколько примеров:
Рассмотрим пример использования системы обнаружения символов на этикетке в фармацевтической компании. Компания производит широкий ассортимент лекарственных препаратов, и каждый препарат имеет этикетку с большим количеством информации: название, дозировка, срок годности, номер партии и т.д. Ручной ввод данных с этикеток был медленным и подверженным ошибкам, что приводило к задержкам в производстве и потенциальным рискам для здоровья пациентов.
Компания внедрила систему на основе компьютерного зрения и машинного обучения, которая автоматически распознает информацию с этикеток. Система интегрирована с системой управления производством, и распознанные данные автоматически передаются в систему учета и контроля качества. В результате, компания смогла значительно сократить время обработки этикеток, повысить точность данных и снизить риск ошибок. Они использовали API от Chengdu Hongrui Technology Co. для интеграции с собственной системой. (https://www.hon-ray.ru/) Это позволило им добиться значительного повышения эффективности и безопасности производства.
Несмотря на значительный прогресс в области обнаружения символов на этикетке, существуют определенные вызовы. Одним из основных является качество изображения этикетки – плохая освещенность, искажения и повреждения этикетки могут затруднить распознавание символов. Другой вызов – разнообразие типов этикеток и шрифтов, что требует разработки гибких и адаптивных систем распознавания.
Тем не менее, перспективы развития обнаружения символов на этикетке огромны. С развитием технологий компьютерного зрения и машинного обучения, системы распознавания становятся все более точными и надежными. В будущем можно ожидать появления систем, способных распознавать символы даже на самых сложных этикетках и в самых неблагоприятных условиях. Это откроет новые возможности для автоматизации различных процессов и повышения эффективности бизнеса.
