• Deep Learning을 이용한 강력한 문자 인식
• 양·음각 문자 인식
• 금속, 유리 등 난반사 재질 표면상의 문자 인식
• 초소형 문자 인식
• 훼손된 문자의 인식
• 울퉁불퉁한 재질 표면상의 문자 인식
• 특수 폰트 인식
• DOT문자 인식

자체개발한 딥러닝(인공지능) 엔진을 세계 최초로 채용하여 기존의 OCR로 해결이 안되는 문자들을 거침없이 읽어 냅니다. 타사의 OCR솔루션과 비교하여 주십시오.

딥러닝 기반 OCR은 일반 OCR과 달리 Full 문자셋 (a~z, A~Z, 0~9) 사전 학습이 필요(약 1일 소요)

딥러닝 기반 OCR은 일반 OCR과 달리 Tack Time이 문자의 개수에 비례하지 않으며 읽을 문자 영역의
ROI (관심 영역 이미지) 크기에 비례함

* 상기 데이터에서 조건과 주변 환경에 따라 Tack Time은 달라질 수 있음

일반적인 종이, 라벨상의 문자 인식

• 일반적으로 종이나 깨끗한 라벨에 인쇄된 문자를 읽어 내는 것은 기본입니다.

양각 문자의 인식

• 반도체 트레이에 새겨진 문자와 같이 동일 재질에 양각으로 새겨진 문자를 읽어내는데 문제가 없습니다.

난반사 재질상의 음각 문자의 인식

• 알루미늄 재질 표면의 극단적인 난반사와 음각 문자를 읽는데 문제가 없으며 아래 그림과 같이 반사가 심하고 시료의 굴곡도 많고 폰트 크기도 제 각각인 음각문자를 일반 OCR로는 읽기가 어렵습니다. (딥러닝 OCR이라야 만족할 만한 결과를 얻을 수 있습니다.)

조명 변동이 심한 환경에서의 초소형 문자 (0.4mm 문자) 의 판독

• 인공지능 엔진 채용으로 조명 변동과 같은 외부의 왜란 요소에도 강인하게 읽어 낼 수 있습니다.

각인이 불완전하여 일부 훼손된 초소형 문자 (0.4mm 문자) 의 판독

• 1mm도 안되는 초소형 문자의 각인이 깨끗하지 않아도 읽어냅니다. (단, 이 경우 훼손 여부의 정도에 따라 인식율의 영향을 받을 수는 있습니다.)

비정상적으로 중복 각인된 초소형 문자 (0.4mm 문자) 의 판독

• 문자가 중복 각인되어 비정상적인 경우라도 딥러닝 기반의 OCR은 읽어 냅니다.

거친 표면상에 인쇄된 특수 폰트의 판독

• 음영 및 크랙이 있는 문자
• AI(deep Learning) 학습 후 충분히 인식 가능
• Deep Learning OCR이라야 만족 할 만한 수준의 인식 가능, 일반 OCR로는 인식율이 현저히 낮음

간단하고 편리한 UI

• 복잡하고 난해한 일반적인 비전 설정 프로그램과 달리 클릭 몇 번과 간단한 설정값 입력만으로 사용 가능