对于任何入库或出库仓库物流流程，效率和盈利能力都依赖于在最短的时间内将物品运送到正确的目的地。标签有助于实现这一点，但如果它们无法读取怎么办?过去，在“未读取”之后进行手动干预是不可避免的。然而，由人工智能提供支持的光学字符识别提供了一种现代的自动化解决方案。Prime Vision专注于这项技术，其量身定制的Text Vision系统非常适合复杂、大批量的物流。
解决“无读取”问题
标签上包含大量数据，例如地址、条形码、有效期、生产日期、库存单位编号、批号等。根据仓库操作的不同，所有这些信息对于分拣过程都可能至关重要。
作为检查程序的一部分，当物品通过摄像机通道时，通常会读取标签，提供可操作的信息，例如物品需要去哪里以及物流过程的其他关键数据。然而，期望每次都能获得完美的阅读是不现实的。标签可能会被遮挡或损坏，从而导致“未读”。虽然这些可能构成少数，但在大批量仓库操作中，它们会迅速堆积起来。
直到最近，标签未读取通常会导致缓慢而昂贵的手动干预，以将项目移回正确的路径。OCR 提供了一种解决方案。通过增强摄像头的图像，并利用客户信息重建和识别损坏或模糊标签上的关键数据串，该技术大大提高了读取率。此外，它可以足够快地实现这一点，以实现完全自动化的过程。
深度学习提高读取率
Prime Vision 自 20 年前开始为邮政服务读取损坏的标签以来，就开发了 OCR 技术。其目前的文本视觉解决方案通过创新地使用深度学习人工智能而脱颖而出。虽然许多 OCR 解决方案可以将读取率提高到 95% 左右，但 Text Vision 可以在实际应用中将其提高到 98% 或 99%。
文本视觉的运行方式是获取标签图像，在预处理中增强它们，然后找到需要读取的适当文本块或数据字符串。然后，人工智能提取和评估文本，人工智能使用逻辑来找到最佳结果。按照这个推理，可以成功读取，从而在不中断自动化过程的情况下采取相关操作。
为了实现这一点，必须通过深度学习对人工智能进行训练，以识别包含标签上相关字段或数据字符串的正确感兴趣区域。该系统使用真实世界的客户标签示例进行教学，因此它专注于正确的区域。人工智能还可以将提取的信息与数据库进行交叉引用，以帮助重建。最终，OCR可以针对每个操作进行优化，确保它适用于任何自动分拣系统。
快节奏的生活方式
虽然减少未读取对于大型物流运营很重要，但与任何仓库流程一样，系统的效率至关重要。关键原则是多读书、读得快、少犯错误。Prime Vision 通过专门的研究和创新团队来应对这些挑战，该团队积极试验和测试最新技术，以将 OCR 性能提升到新的水平。
使用现有的扫描硬件可以快速识别条码，但为了减少OCR计算时间，Prime Vision建议使用专用的GPU处理器。更快的处理速度意味着即使项目出现未读取，也可以在如此短的时间内解决，无需人工干预。相反，系统可以自动响应，以快速且经济高效的方式将项目无缝地移动到流程的下一阶段。
名副其实
凭借其固有的速度和减少无读取的情况，OCR 对于大批量物流非常有价值。在高峰期，它通过大大减少人工干预来节省时间和金钱。支持文本视觉的人工智能技术允许 OCR 进一步优化，吞噬最后 5% 的复杂标签未读取，为大批量操作提供成比例的更大优势。
此外，Text Vision 专为多功能性而设计。Text Vision 经过专门调整，可满足不同的数据字符串、感兴趣区域和准确性要求，具有可提高任何操作的吞吐量和效率的适应性，无论其复杂性如何。
