讀取大型貨盤上的條碼

在大視野中可靠地讀取尺寸多變的條碼

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在倉儲、堆貨場和其他大規模存放區域用來容納大量產品的條板箱與貨盤，可透過用於追蹤與運送的文字條碼加以識別。這些條碼尺寸大，因此可從遠處檢視。其也容易出現印刷錯誤、部分遭到遮蓋、照明不足或閃光，還有存放場所或堆貨場環境下的其他讀碼問題。

讀碼錯誤可能導致商品配送錯誤和錯位。有鑑於這些貨盤的尺寸與重量，予以重新排放需要耗費時間與人力，並會延宕出貨。

直至今日，主要仍以手動讀取和記錄這類文字條碼。雖然傳統 OCR 技術看似最適合用於此應用，但需要大視野，檢測距離多變導致可見文字尺寸變化，還有無法預知條碼位置，使傳統 OCR 軟體難以設計程式，處理所有可能性。

Cognex Deep Learning 最適合用來讀取因距離不同而導致無法預知尺寸的條碼。深度學習 OCR 工具隨附預先訓練的字型庫，而能輕鬆設定和部署。OCR 工具透過一小組有各式尺寸的條碼圖像組進行訓練，隨後即可在工廠或堆貨場找到並讀取這類條碼，無論在光源變化條件下的距離為何。再也不需要移動或引導相機，進而改善效率。

安排笨重的貨盤在配送區域使用最有效率，並能可靠地遞送給消費者。