La reconnaissance optique de caractères compte encore aujourd'hui parmi les disciplines les plus difficiles du traitement d'image et de l'intelligence artificielle. La simple diversité des caractères possibles et des méthodes d'application de ces caractères sur les surfaces les plus diverses donne une idée des défis à relever. Les difficultés à convertir des données visuelles aussi complexes en textes clairs et structurés incluent la saleté, les reflets ainsi que les défauts de forme dus aux rayures, aux gaufrages ou aux gravures laser sur des matériaux solides. En outre, des caractères superposés ou incomplets, ainsi qu'une résolution généralement faible des pixels des données d'image, peuvent rapidement complexifier la distinction des différents caractères. Par exemple, un 8 devient rapidement un 3. Le marché du traitement d'image évolue constamment afin d'améliorer la précision et la fiabilité de la reconnaissance de caractères. Mais quels sont les facteurs décisifs pour le choix d'un système de ROC ?Pour être convaincant, un système de ROC doit fonctionner simplement dès le départ et offrir des performances de lecture élevées. Pour cela, il faut une architecture de réseau bien développée, qui a été pré-entrainée avec de nombreuses images variées. Les situations issues d'applications réelles sont ici tout aussi indispensables que l'utilisation de données fictives. Cela permet non seulement d'apprendre de nombreux cas particuliers et variations supplémentaires, mais aussi d'assurer une reconnaissance beaucoup plus fiable des caractéristiques importantes. En effet, dans le domaine de l'automatisation industrielle, rien ne doit être laissé au hasard.
C'est là qu'intervient DENKnet, la solution de vision IA pour les analyses d'images personnalisées. Outre une technologie d'intelligence artificielle de pointe, les utilisateurs disposent ici d'un modèle de ROC extrêmement performant et en constante évolution. Toutes les étapes de développement sont ainsi strictement associées à des versions, de sorte que les développements d'applications peuvent s'appuyer sur des versions définies, mais aussi être mis à jour vers une nouvelle version améliorée afin de toujours garantir une lecture polyvalente et fiable. Pour l'assurance qualité, la performance et la reproductibilité des réseaux formés peuvent être testées et vérifiées dans un Quality Center par rapport à des exemples d'ensembles de données, avant qu'une installation de production ne soit mise à jour avec un nouveau logiciel.
DENKnet : ROC simple et économique auprès d'une seule source
Dans l'environnement de la vision IA, de nombreux fournisseurs de solutions de ROC se bousculent et il existe une véritable course aux meilleurs réseaux. Pour les utilisateurs avertis, de nombreux outils Open Source et des architectures réseau accessibles au public sont disponibles. Ils permettent d'acquérir rapidement une première expérience et d'obtenir des résultats. Mais sans connaissances techniques approfondies sur la manière dont la technologie IA ou les réseaux de pointe et les grands modèles de vision peuvent être utilisés et combinés de manière économique et performante, de nombreuses tâches de ROC restent sans solution.
Il en va autrement pour le fabricant de caméras industrielles IDS Imaging Development Systems : en combinaison avec la solution de vision IA DENKnet, tous les composants de traitement d'image pour des tâches de ROC rapides, fiables et économiques peuvent être fournis par un seul fournisseur. Les clients en profitent parce que ça fonctionne Et essayer ne coûte rien. « Just Press Play ».
