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Reconocimiento óptico de caracteres con VMT® OCR

Lectura de escritos y símbolos de todo tipo, como, por ejemplo, escritura clara, código de barras o similares.

El elemento principal del sistema es la red neuronal entrenable. Dicha red se entrena con la ayuda de modelos de marcas o símbolos sobre el objeto. El sistema puede así identificar un sinfín de características y contornos del objeto.

Añadiendo variaciones de aparición adicionales, el sistema consigue un máximo de fiabilidad de reconoci-miento. A través de esta optimización se pueden controlar fácilmente cambios ambientales.

El sistema es una herramienta muy eficaz para la optimi-zación de producción, control de procesos, minimización de costes secundarios y documentación para el usuario final, tal como para los clientes OEM.

El sistema se maneja con una interfaz de usuario moder-na, que permite un trabajo intuitivo. no son necesarios ningún tipo de conocimientos de programación.

Con pocos movimientos del ratón el usuario puede crear nuevos modelos y listas de verificación o modificar las marcas de inspección.
Debido a que el manejo se ha mantenido simple, es sufi-ciente con un cursillo de uno o dos días para poder operar con el sistema.

Incorporado en un proceso automático el sistema VMT OCR cumple su función de forma fiable. En casos de irregularidades es posible analizar la fuente de fallo sim-plemente con ayuda de la estadística y herramientas de ayuda y subsanar la causa.

  • Adecuado también bajo condiciones de uso difíciles como por ejemplo en fondos de imagen cambian-tes, etc.
  • El reconocimiento del distintivo es entrenable a diferentes caracteres, características o símbolos
  • Ideal incluso en el uso con objetos de movimientos rápidos y con ciclos cortos
  • Auto-guardado de imágenes, con ello duración cor-ta de puesta en marcha, corto tiempo de optimiza-ción y acceso rápido a modelos de control
  • Reconocimiento preciso de las zonas relevantes determinando la posición preconmutada de los objetos o textos
  • Máxima fiabilidad de reconocimiento gracias al uso de conocimiento previo; por ejemplo posición esperada de objeto o distintivo. Con el uso de ejem-plos negativos y recorte de partes irritantes o poco relevantes en la imagen
  • Sistema para validar aplicaciones en el ámbito far-macéutico y en la medicina técnica. De conformidad con la norma CFR 21, parte 11 de la FDA.
     

 

 

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TÜV zertifiziert nach ISO 9001:2000

Certificado según ISO 9001
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