如今，许多行业面临着日益增长的合规要求、消费者对详细批次级包装信息的需求，以及供应链速度和效率方面的竞争压力，越来越多企业借助OCR（光学字符识别）技术，以在高速生产线上实现自动化包装，确保批次级包装信息、包装质量及准确性。然而，传统的OCR在面对不同字体、印刷缺陷和复杂环境时，存在准确率低、需要大量人工干预以及需要复杂的设备和培训等问题。
边缘学习作为康耐视的新AI技术，其提供的ViDi EL Read工具，能够解码严重变形、歪斜、蚀刻不良的字符，为高速生产线自动化包装的OCR问题提供了更简单、快速、准确的解决方案。通过使用一组预先训练的算法，无需视觉或深度学习经验，即可在数分钟内完成部署，实现任务自动化。与传统OCR方法相比，它拥有以下五个方面的显著优势：
1快速：边缘学习专为高速生产线环境下的文本读取挑战而设计，由生产线上的设备本身处理，无需与其他处理器通信，因此其速度优于传统 OCR。
2精确：边缘学习工具针对特定应用进行了预培训，这些工具具有专一性，它们能够以行业所需的速度实现广义深度学习的准确性。
3易于训练：缘学习OCR只需要少量图像进行预先训练，因此更易于开发。操作员只需进行简单的纠正，即可避免类似烦人识别错误。
4易于部署：边缘学习OCR不需要不同的字体库或复杂的处理器，而传统OCR方法需要特定技术来减少误读。
5适应恶劣条件：边缘学习OCR可以处理扭曲、模糊的印刷图案，柔性、反光或有图案的包装上的印刷图案，低对比度的零件标记等，实现在各种恶劣条件下的高性能。
同时，边缘学习在多个重要工业领域都具有广泛的应用潜力：
1、 汽车制造
汽车制造领域通常需要为零件添加识别码，包括日期和批次信息。这些码可以通过直接零件标记（DPM）方法添加，这些方法包括在零件铸造过程中进行标记，也可以使用激光、喷砂等处理方式来实现。这些码与零件相同的材料制成，因此对比度较低，而金属的反射率较高。传统的OCR方法在读取这些反射性强、对比度低的代码时存在困难，但边缘学习OCR能够显著提高准确性，同时不引入延迟。
2、消费品制造
欧盟法规要求某些可能造成化学或物理危害的消费品（如清洁用品和肥料）必须配备仅有的配方标识符（UFI），以提供关于有毒成分的非专有信息。这些标识符可以印在产品标签上，也可以附在生产线上，以反映产品成分的新变化。由于这些标识符需要不断更新，边缘学习OCR通过快速训练可以迅速准确定位和解码这些文本，以确保其存在和准确性。
3、食品和饮料行业
食品和饮料行业：欧盟法规要求任何含有常见过敏原的产品都应该显示一个特定的代码，以区分过敏原和产品的目标市场。鉴于食品和饮料产品种类繁多且不断变化，生产线上的产品可能会发生不可预测的变化。传统OCR方法在这种情况下需要重新编程，以适应不断变化的产品和标签。而边缘学习OCR只需要一两张新标签或产品的图像，就能够快速适应这些变化。
综合来看，边缘学习大大简化了OCR自动化处理，能在各行各业中提高运营效率、降低成本、满足合规要求，并支持流程改进。通过康耐视边缘学习工具——ViDi EL Read的加持，企业可以在短时间内实现OCR自动化的提升，从而提高运营效率、降低成本，并支持未来工厂的发展，让企业可以快速实现投资回报，改善质量控制，以在竞争激烈的市场中脱颖而出！
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