7 desafíos principales de la verificación de etiquetas
Bienvenidos de nuevo a nuestra serie de blogs sobre la verificación de etiquetas.
Esta vez analizaremos los principales desafíos que puede enfrentar durante el proceso de verificación de etiquetas y discutiremos las mejores tácticas para abordar estos problemas.
Los sistemas de verificación de etiquetas son clave para impulsar la automatización industrial en entornos de fábrica, y la siguiente publicación de blog profundizará en siete desafíos comunes que puede enfrentar al implementar un sistema de visión artificial para la verificación de etiquetas.
Ya sea que esté buscando invertir en un sistema desarrollado o esté buscando construir su propia solución de verificación de etiquetas con Matrox Imaging Library, esta publicación de blog le resultará útil.
Desafío 1: Escaneo de área vs. escaneo de línea
Las cámaras de escaneo de área son el corazón de la mayoría de los sistemas de visión artificial tradicionales. Proporcionan una resolución fija (es decir, 1920 x 1080) y son buenas para capturar escenas y entornos.
Las cámaras de escaneo de línea, por otro lado, solo tienen una resolución horizontal fija (es decir, 4096). Debido a esto, su versatilidad es limitada, pero en ciertas aplicaciones tienen una gran ventaja sobre las cámaras de escaneo de área.
Si los tamaños de los paquetes varían, siempre que la cámara de escaneo de línea tenga suficiente resolución horizontal, el sistema de visión será preciso y estará preparado para el futuro.
Desafío 2: Creación de fuentes
El éxito de un sistema de visión para la verificación de etiquetas depende en gran medida de la capacidad del sistema para reconocer caracteres en una familia de fuentes. Muchos sistemas necesitarán una fuente personalizada, mientras que otros pueden admitir tipos de fuentes existentes.
Creación de fuentes personalizadas
Por ejemplo, nuestra gama Checkmate admite fuentes TrueType, así como la capacidad de crear fuentes personalizadas basadas en etiquetas preexistentes. ¿Cómo? Con Matrox String Reader.
Dentro de Matrox Imaging Library se encuentra el software de reconocimiento de caracteres patentado, potente y altamente práctico de Matrox, que comprende SureDot OCR, String Reader y OCR.
La herramienta String Reader se basa en una técnica sofisticada que utiliza características geométricas para localizar y leer rápidamente texto compuesto por caracteres sólidos en imágenes donde estos caracteres están bien separados del fondo y entre sí.
La herramienta maneja cadenas de texto con un número conocido o desconocido de caracteres espaciados de manera uniforme o proporcional. Se adapta a cambios en el ángulo del carácter con respecto a la cadena, la relación de aspecto, la escala y la inclinación, así como a la inversión de contraste.
Compatibilidad con fuentes TrueType
Desafío 3: Modificación de fuentes
Algunos sistemas de visión solo admiten la creación de fuentes personalizadas. En estos casos, cuando se necesita una nueva fuente, o hay un problema con una fuente, puede ser complicado modificarlas.
Modificación de fuentes personalizadas
Gracias a String Reader, nuestra gama CheckMate de sistemas de verificación de etiquetas le permitirá modificar características específicas de la fuente con la que está trabajando, como el espaciado, la altura de los caracteres y la longitud de la cadena. El cambio de fuentes también se puede realizar fácilmente con estos sistemas, lo que le brinda la flexibilidad para afrontar cualquier eventualidad.
Desafío 4: Creación de trabajos
Una parte esencial de cualquier buen sistema de visión para la verificación de etiquetas es la capacidad de crear trabajos y flujos de trabajo. Debe poder indicarle a un sistema de visión qué elementos de la etiqueta o SKU deben inspeccionarse o no.
Idealmente, también debe poder personalizar qué elementos de la etiqueta desea que el sistema de verificación de etiquetas verifique. Desea que el sistema pueda realizar una serie de tareas en cada etiqueta y tener la capacidad de determinarlas con facilidad como usuario.
CheckMate tiene una herramienta de flujo guiado (Wizard), que no solo garantiza que la creación de trabajos sea sencilla y fácil de realizar, sino que también incorpora medidas de seguridad integradas que impiden que el sistema funcione hasta que todos los trabajos y procesos descritos funcionen. Esto significa que no se verá sorprendido meses después de iniciado su proyecto: solo podrá ponerse en marcha una vez que se puedan obtener resultados efectivos.
Puede elegir de una lista totalmente personalizable de elementos presentes en la etiqueta en CheckMate
Con la capacidad de establecer regiones de interés, como códigos de barras 1D, códigos QR 2D, fechas, precios, pesos, área de origen, etc., el problema de asignar áreas específicas de la etiqueta a tareas individuales en el flujo del Wizard nunca ha sido tan fácil.
Por ejemplo, la etiqueta de descuento de este paquete de fresas se puede resaltar y asignar como una "etiqueta flash" utilizando CheckMate Control Point. Una vez programado, el sistema sabe cómo reconocer esta etiqueta en el proceso de la línea de producción, incluyendo un paso necesario en el proceso de verificación de etiquetas.
Los resultados de las etiquetas son claros y fácilmente accesibles en CheckMate Control Point.
Desafío 5: Modificación de trabajos
Para que un sistema de visión sea fiable, la edición de trabajos existentes debe ser sencilla y repetible.
Incluso si necesita personalizar los elementos que se presentan, idealmente querrá poder hacerlo sin necesidad de un desarrollo personalizado externo.
Agregar y editar trabajos es fácil y fácil de usar en la interfaz de usuario de CheckMate.
Desafío 6: Rotación del envase del producto
¿Qué sucede cuando un envase de producto en la línea de producción pasa boca abajo o en un ángulo típicamente ilegible? ¿Podrá su sistema de verificación de etiquetas reconocer la rotación y ajustarla?
La respuesta está en el software. Un sistema de verificación de etiquetas será tan robusto como la cantidad de entrenamiento y programación que se le haya invertido. Es una buena idea elegir un sistema de una empresa que tenga ingenieros para ayudar con el desarrollo del software, de modo que puedan trabajar juntos para decidir qué tan robusto hacerlo; de esta manera, tendrá un sistema que puede realizar todas las tareas que necesita, al mismo tiempo que reduce los costos al no tener que contratar desarrolladores externos.
En nuestros sistemas CheckMate, utilizamos las herramientas de búsqueda de modelos geométricos y coincidencia de patrones de Matrox para abordar el desafío de la rotación del paquete.
Al establecer una identificación única como un ancla que el sistema de verificación de etiquetas sabe que debe buscar, corregirá la rotación de la imagen en función de la orientación del ancla establecida. Por ejemplo, esta identificación única podría ser una imagen fija o una etiqueta flash.
Un buen punto de anclaje en esta etiqueta podría ser la imagen de los arándanos o el logotipo de ClearView, ya que estas identificaciones únicas siempre se verán igual desde el ángulo correcto.
Desafío 7: El desafío de OCR CIJ
"CIJ" o Chorro de Tinta Continuo es un método de impresión industrial sin contacto que produce un flujo continuo de gotas de tinta desde la boquilla de un cabezal de impresión. Estas se aplican a la superficie de un paquete o etiqueta. Utilizando la deflexión electrostática, se pueden imprimir hasta 120.000 gotas por segundo.
Si bien este es un método de impresión extraordinariamente eficiente para grandes cantidades, problemas como la velocidad de línea incorrecta, los cabezales de impresión sucios y las distancias no óptimas entre el cabezal de impresión y la superficie de impresión pueden provocar problemas de legibilidad con la impresión CIJ. Esto crea posibles problemas para la verificación de etiquetas, ya que algunos caracteres impresos pueden ser legibles para el ojo humano pero difíciles para los sistemas de visión. Por el contrario, también es posible que un sistema de visión lea algo que el ojo humano no leería.
Un buen sistema de verificación de etiquetas deberá reconocer el "4" en ambos casos, a pesar de sus diferencias.
El OCR tradicionalmente solo ha prosperado en entornos con caracteres de un solo trazo, como en el reconocimiento automático de matrículas (ANPR). Los algoritmos rudimentarios de visión artificial tenían dificultades para interpretar los límites internos de los caracteres con líneas rotas, y como el CIJ consiste en puntos individuales, se tuvieron que tomar medidas de preprocesamiento para convertir estos caracteres de puntos a un solo trazo para que los sistemas de visión pudieran leerlos. Esto se conoce como morfología.
Una visualización de la morfología
Vea nuestra demostración de Matrox SureDotOCR con el Triton de LUCID Vision Labs
Soluciones de visión de ClearView Imaging
Entendemos que la implementación de un sistema de verificación de etiquetas es una operación cuidadosa con muchos factores a considerar. En ClearView Imaging, no solo proporcionamos las soluciones que necesitará para su línea de producción, sino que también contamos con un gran equipo de ingenieros técnicos y expertos en visión con los conocimientos y la experiencia para ayudarlo con el procedimiento de verificación de etiquetas. Cualquier pregunta o consulta, no dude en ponerse en contacto a través de nuestra página de contacto.
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