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Deep Learning: Mit OCR denken und handeln wie KI-Experten

Verantwortlicher Redakteur:in: Heiner Sieger 3 min Lesedauer

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Zebra führt eine um Deep Learning erweiterte OCR-Lösung ein. Damit können Ingenieure können die Kraft von Deep Learning nutzen und langjährige Herausforderungen bei der Nutzung von Bildverarbeitungssystemen überwinden.

(Quelle: Gorodenkoff - Adobe Stock)
(Quelle: Gorodenkoff - Adobe Stock)

Zebra Technologies, Anbieter von Lösungen zur Verbindung von Daten, Anlagen und Menschen, eröffnet jetzt mit seiner um Deep Learning erweiterten OCR-Software Herstellern die Möglichkeit, optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition) „überall“ zu nutzen. Die Software wird auf einer Reihe von Geräten eingesetzt. Damit lassen sich die Anforderungen von Automobil-, Pharma- und Elektronikherstellern sowie der Lebensmittel- und Getränkeindustrie erfüllen. Die flexible Deep-Learning-OCR von Zebra kann komplexe Anwendungsfälle bewältigen, die Einarbeitungszeit eliminieren und Stabilität und Benutzerfreundlichkeit auch für Nicht-Experten gewährleisten. Sie ist die Lösung zur Überwindung der bekannten Zeit-, Kosten-, Schulungs- und Stabilitätsprobleme der herkömmlichen OCR-Technologie.

Deep Learning verbessert Zeichenerkennung

„Herkömmliche OCR erfordert viel Einarbeitungszeit, kann bei sich verändernder Umgebung instabil sein, und kommt mit komplexen Anwendungsfällen nicht gut zurecht“, erklärt Donato Montanari, General Manager und Vice President, Machine Vision bei Zebra Technologies. „Bei vielen OCR-Tools müssen Hersteller viel Zeit investieren, um etwas zu entwickeln, das unter perfekten Bedingungen funktioniert. Sobald es aber um das Auslesen von undeutlichen und beschädigten Zeichen, gravierten und geprägten Formaten oder Zeichen auf reflektierenden und gekrümmten Oberflächen geht, gewährleisten herkömmliche OCR-Techniken keine stabilen Ergebnisse. Auch bei wechselnden oder schwierigen Lichtverhältnissen kommen hier oft Probleme auf.“

Die Deep Learning OCR von Zebra ist flexibel. Sie läuft auf Desktop-PCs mit Windows, Linux oder Linux ARM Embedded (ideal für Geräte wie Raspberry Pi oder Nvidia Jetson) und Android-Handhelds. Außerdem werden auch Smart-Kameras von Zebra unterstützt. Das Lesen von Identifizierungs-, Compliance-, Sicherheits- und anderen Kennzeichnungen auf Fahrzeugreifen, Reagenzglas-Etiketten und -Verschlüssen, Blutbeutel-Etiketten und Frachtbriefdokumenten für die Logistik sind nur einige der Anwendungsfälle, die Zebras Deep Learning OCR im Vergleich zu älteren OCR-Lösungen leicht bewältigen kann. Montanari betont: „Dieses leistungsstarke Tool arbeitet von Anfang an mit hoher Genauigkeit. Es funktioniert sowohl auf Grafik- als auch auf Zentraleinheiten. Hersteller können auch die volle Kontrolle über die Entwicklung und Integration mit anderen Anwendungen in C++ oder .NET mit der Aurora Vision Library von Zebra übernehmen.“

OCR-Lösung nutzt gefaltetes neuronales Netzwerk

Die auf Deep Learning basierende Bildverarbeitungssoftware von Zebra verwendet ein sogenanntes gefaltetes neuronales Netzwerk, das das menschliche Gehirn nachahmt. Es ist mit Tausenden von verschiedenen Bildbeispielen trainiert worden. Dies ermöglicht es dem Benutzer – auch ohne Fachkenntnisse in der maschinellen Bildverarbeitung oder Deep Learning – in nur wenigen Schritten eine robuste OCR-Anwendung zu erstellen.

Die leistungsstarke Deep Learning OCR kommt selbst in komplexen Fertigungsumgebungen problemlos zurecht und ist leicht zu bedienen. Es besteht keine Notwendigkeit, Schriftarten zu trainieren oder Bibliotheken zu pflegen. Der Benutzer muss nur die Höhe der Zeichen, den Mindestkonfidenzwert und den zu findenden Text in einer Zeichenkette festlegen und kann dann sehr schnell loslegen. Prüfungen können schnell und spontan geändert werden, um neue Druckmethoden oder Schriftartänderungen zu berücksichtigen. Ohne die zeitaufwändige Einrichtung, die bei älteren OCR-Technologien erforderlich ist. „Arbeitsabläufe lassen sich optimieren und die Rolle des Ingenieurs aufwerten. Denn dieser geht mehr und mehr dazu über, wie ein Daten- und KI-Spezialist zu denken und zu handeln und kann so künftige Arbeitsweisen gestalten“, so Montanari.

Überblick über die wichtigsten Neuerungen von OCR

  • Herkömmliche OCR-Technologien werden den langjährigen Herausforderungen der Hersteller nicht gerecht. Und sie sind für die Komplexität, die Compliance, die Geschwindigkeit und das Volumen der heutigen Fertigungsumgebungen nicht geeignet.

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  • Bei der nächsten OCR-Generation leistet Zebra Pionierarbeit und nutzt Deep Learning, um ein sofort einsetzbares Tool bereitzustellen. Dieses kann komplexe Anwendungsfälle bewältigen.

  • Das Deep Learning gestützte Machine-Vision-Portfolio von Zebra ermöglicht es Ingenieuren, wie Daten- und KI-Spezialisten zu denken und zu handeln. Und gibt gleichzeitig Programmierern und Datenwissenschaftlern die Werkzeuge an die Hand, die sie zur Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen benötigen.

Zebra Technologies unterstützt Unternehmen bei der Überwachung und Beschleunigung von Arbeitsabläufen. Und gestaltet diese voraussehbar, indem die Mitarbeiter durch Visibilität, Vernetzung und Optimierungsprozesse unterstützt werden. Das Portfolio reicht von Software bis hin zu Innovationen in den Bereichen Robotik, maschinelles Sehen, Automatisierung und digitale Entscheidungsfindung. Diese basieren auf über 50 Jahren Erfahrung in den Bereichen Scannen, Track-and-Trace und mobile Computerlösungen.

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