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專家專欄 · 2018/03/01

文字辨識 OCR 行不行?
VSK 威視康

OCR文字辨識如何運用於產線?│威視康。VSK 工程師依您現場樣品實測評估、提供免費可行性評估與選型建議

作者:VSK 威視康技術團隊 發布:2018/03/01 更新:2026/05/12

Cognex OCR 文字辨識可處理鋼印、噴印、貼標等不同印刷方式的日期批號,協助食品飲料製藥產線自動化品質檢測與追溯。

📌 重點摘要(TL;DR)

  • OCR文字辨識如何運用於產線。
  • VSK 工程師依您提供的 OK / NG 樣品實測評估,免費可行性評估與選型建議。
  • 內含完整選型對照表、典型應用情境、與工程師 FAQ。

💡 類似應用參考

VSK 實際案例參考

高速產線:相機與演算法兩端都要對

單靠 CCD 跑不快不代表是相機的錯,常見組合:

  • 高 frame rate 智慧相機(如 In-Sight 3800 / D900)+ 全域快門 + 閃光觸發,凍結瞬間影像。
  • VisionPro 多執行緒 PC 架構處理多相機、多目標並行。
  • OCRMax 演算法毫秒級單次推論〔以 datasheet 為準〕。

實際吞吐由 VSK 工程師依現場節拍與樣品實測評估。

工程師 FAQ

Q1:要先選 OCRMax 還是 ViDi Read?
先以樣品做 OCRMax 試跑;若穩定讀取率不達需求才升級 ViDi Read。VSK 工程師依您提供的 OK / NG 樣品實測,給提供免費可行性評估與選型建議。

Q2:字型庫沒收錄的特殊字怎麼辦?
OCRMax 支援自訂字型訓練;ViDi Read 則直接從標註樣本學習新字。

Q3:客戶換包材或字型,要重做嗎?
規則式只需更新字型 / ROI;ViDi 需追加標註樣本做微調。

OCRMax vs ViDi Read 的決策樹

規則式 OCRMax 與深度學習 ViDi Read 各有所長,選對工具能省下大量光源優化與調試時間:

維度 OCRMax ViDi Read
原理內建字符模型 + 多候選分割CNN 深度學習
部署時間小時級(設定字符集)週級(樣本收集 + 訓練)
需要樣本0 張(內建字模)100-500 張典型樣本
清晰字符
雷雕 / 低對比需大量光源優化穩定
字符形變
紋理背景不穩穩定
計算資源嵌入式相機即可In-Sight D900 嵌入式或 PC + GPU

混合架構:OCRMax + ViDi Read fallback

實戰中最穩定的不是「全 OCRMax」或「全 ViDi」,而是兩者串接:

  1. OCRMax 先嘗試讀取(速度快、無需訓練)。
  2. 若 OCRMax 信心度 < 閾值或讀取失敗 → 切換到 ViDi Read。
  3. 兩個結果交叉比對,提升整體穩定度。

這種架構在製藥(雷雕 + 噴墨混合)、汽車(DPM + 印刷混合)特別有效。

產業典型應用對應

  • 食品飲料:清晰噴墨日期 → OCRMax。低對比雷雕 → ViDi Read。
  • 製藥:藥盒批號(OCRMax)+ 雷雕封條(ViDi Read)混合。
  • 汽車:金屬刻印序號 → ViDi Read(高紋理背景)。
  • 半導體:Wafer / IC 載板 OCR → ViDi Read(雷射蝕刻、低對比)。
  • 標籤 / 條碼:標準 1D / 2D → DataMan 系列。DPM 點刻 → DataMan + 2DMax。

官方參考來源

Cognex 官方網站

延伸閱讀

OCR文字辨識如何運用於產線?│威視康

工程師最關心的「生產履歷追蹤」常有以下困擾:

1. 環境光線不穩定、運作中工件重疊,產生視覺誤判。

2. 因距離不同,產生大小不一的影像,甚至有失焦情形。

3. 生產線高速運作,CCD跟不上速度。

4. 每一個字元逐一建置詞庫內,費工耗時。

現在的技術已經完全可以克服上述問題:

● 特殊演算法,不穩定的搜索條件下,仍以低誤差的高精度搜尋。

● 演算速度與穩定度較舊版顯著提升〔以 Cognex datasheet 為準〕。

● 使用內建字庫輕鬆導入,支援多種工業常用字型〔以 Cognex datasheet 為準〕。

更多實績案例:機器視覺系統

歡迎您與我們交流,工廠免費測試專線:02-8809-3200

威視康 VSK 機器視覺專家 - 文字辨識 OCR 行不行?

OCR 為什麼以前不行?現在為什麼可以?

傳統 OCR 在工廠失敗的根因,幾乎都不是「文字看不懂」,而是字元周邊條件不穩。Cognex 把這些痛點拆成兩個演算法層:

  • 規則式:OCRMax — 以 PatMax 幾何特徵做字元定位,對光線輕微變化、字體輕度旋轉容忍度高,內建工業常用字型庫,設定不需逐字建表〔以 datasheet 為準〕。
  • AI 深度學習:ViDi Read — 處理低對比、變形、雜訊、不規則背景,少量樣本即可訓練;過去 OCRMax 處理不來的鋁箔皺褶、霧化噴印、弧面打標都能跨過。

OCR 不是孤島:和條碼、定位、量測整合

  • OCR + DataMatrix 同步:藥盒、汽車零組件常見「日期文字 + 二維碼」雙重追溯。
  • OCR + PatMax 定位:先找工件 fiducial、再讀字,避免位置漂移造成誤判。
  • OCR + Blob Analysis:先過濾髒污 / 殘膠雜訊區,再進入字元判讀。

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TAGS

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FAQ · 常見問題

關於本主題的常見問題

傳統 OCR 在工廠跑不動,為什麼現在可以了? +
傳統 OCR 失敗的主因不是「字看不懂」,而是字元周邊條件不穩——光線變化、字串歪斜、背景雜訊。Cognex 把這些痛點拆成兩層:規則式 OCRMax 以 PatMax 幾何特徵做字元定位、提升光線與輕度旋轉容忍度;AI 深度學習 ViDi Read 則處理低對比、變形、雜訊背景,過去做不到的鋁箔皺褶、霧化噴印、弧面打標都能跨過。
OCRMax 與 ViDi Read 該怎麼選? +
先以樣品做 OCRMax 試跑;若穩定讀取率不達需求才升級 ViDi Read。VSK 工程師依您提供的 OK / NG 樣品實測後給免費可行性評估與選型建議,原則上規則式跑得穩就不必加 AI。
字型庫沒收錄的特殊字怎麼處理? +
OCRMax 支援自訂字型訓練,可加入工業常用字型以外的特殊字符;ViDi Read 則直接從標註樣本學習新字,不需要逐字建立字型庫。
高速產線跑不動是相機的問題嗎? +
不一定。常見組合是「高 frame rate 智慧相機(如 In-Sight 3800 / D900)+ 全域快門 + 閃光觸發」凍結瞬間影像,或用 VisionPro 多執行緒 PC 架構處理多相機並行〔吞吐量以 datasheet 為準〕。實際節拍由 VSK 工程師依現場樣品實測評估。
客戶換包材或改字型,OCR 程式要重做嗎? +
規則式 OCRMax 只需更新字型 / ROI 設定;ViDi Read 需追加標註樣本做微調 fine-tune。若包材變更幅度大導致光路、對比都改變,則由 VSK 工程師重新評估光源與演算法。
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