La tecnología de reconocimiento de etiquetas, también conocida como Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), tiene aplicaciones generalizadas pero aún enfrenta desafíos en su uso práctico. La calidad de la imagen es un factor crítico para determinar la precisión del reconocimiento. Si las imágenes de las etiquetas están borrosas o afectadas por problemas de iluminación, la precisión de la extracción de información se verá directamente impactada. Por ejemplo, las imágenes borrosas causadas por el movimiento del equipo o ángulos de disparo inestables reducen la claridad de la imagen. De manera similar, la iluminación insuficiente puede disminuir el contraste entre el texto y el fondo, dificultando el reconocimiento.
Además, en fondos complejos, el texto o los patrones circundantes cerca de la etiqueta pueden llevar a identificaciones erróneas. El bajo contraste entre los colores del texto y del fondo también puede oscurecer los límites de los caracteres, haciendo que el reconocimiento preciso sea un desafío. Además, las etiquetas pueden sufrir daños como pliegues o rasguños, lo que lleva a información de caracteres incompleta y, en última instancia, afecta la precisión del OCR.
Los sistemas de IA en el borde mejoran las capacidades de reconocimiento de las etiquetas de las hojas de sierra de obleas. A través de la integración de IA, están entrenados para manejar escenarios desafiantes, como diferenciar entre caracteres similares como el dígito «0» y la letra «O», o «8» y «B». También abordan problemas que surgen de fondos complejos y bajo contraste. Después del entrenamiento, estos sistemas demuestran una precisión y eficiencia de reconocimiento mejoradas. En casos de aplicación, cámaras industriales capturan datos de imagen de etiquetas, que se transmiten a sistemas de IA en el borde para el reconocimiento de caracteres. Los resultados del reconocimiento se muestran en pantallas, proporcionando capacidades de reconocimiento precisas y permitiendo el almacenamiento de registros de reconocimiento de etiquetas.
El WEBS-45J1, equipado con el módulo de IA Hailo-8, ofrece 26 TOPS de rendimiento computacional, satisfaciendo las necesidades de análisis de imágenes de etiquetas en tiempo real mientras proporciona resultados de reconocimiento precisos. Su amplio rango de temperatura (-20°C a 60°C) y diseño sin ventilador aseguran un funcionamiento estable y de bajo ruido. Las interfaces de E/S del sistema garantizan conectividad con dispositivos periféricos, mientras que la memoria DDR5 dual soporta capacidades de computación en tiempo real. Dos puertos de almacenamiento SATA aseguran el almacenamiento de registros de reconocimiento, y las interfaces GbE duales mejoran la expansión de transmisión de datos para una comunicación de alta velocidad.
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