OCR 點陣文字辨識
CCD 機器視覺系統

真實 VSK 客戶案例參考

• 飲料瓶蓋密封 + 噴印日期同步檢測：In-Sight 2800 + ViDi EL Read + Strobe LED 已上線案例。
• 汽車 DPM 點打標記讀取案例：金屬點打字元與 2D 碼讀取，演算法原理與布丁盒點陣字相通。
• 食品飲料追溯案例：批號 + 日期 + 條碼整合追溯方案。

核心演算法與技術

點陣文字辨識挑戰主要在字元由「離散點」組成而非連續筆畫，需特殊處理：

• OCRMax：Cognex 旗艦 OCR 演算法，內建點陣字型支援，可訓練自訂字型庫。
• Edge Learning：補強 OCRMax 在極低對比、字元嚴重失真時的辨識率。
• HotBars II：DataMan 系列的核心演算法，低對比影像下表現穩定。
• PatMax：先定位字元區塊，OCR 才能在小 ROI 內快速辨識。
• 同軸光 或側面打光：點陣字元極淺時，光源策略比演算法更關鍵。

典型應用場景

• 布丁盒 / 杯裝飲料盒底點陣日期：曲面 + 不規則表面挑戰。
• 金屬罐打點批號：點打 (dot peen) 在金屬上的低對比辨識。
• 藥品鋁箔背板批號：反光金屬背板上的點陣字。
• 食品塑膠膜噴印：軟性包裝皺褶下的字元復原。
• 3C 產品序號 / DOM：產品鋁殼點打字元辨識。

工程師選型 FAQ

Q1：點陣字的點之間是斷開的，OCR 怎麼判定是同一個字？
A：OCRMax 內建點陣字型訓練機制，可將離散點群組為單一字元；若內建字型不足，可用您的樣本訓練自訂字型庫。

Q2：布丁盒是曲面，OCR 會不會因變形抓錯？
A：曲面變形可透過光源 + ROI 限縮在「字元視覺最平整的位置」拍攝來緩解。極端情況下會建議改用 Edge Learning 處理嚴重變形樣本。

Q3：噴印字元顏色和盒身顏色幾乎一樣，怎麼辦？
A：先解決光源（更換波長、加偏光、改用紫外或紅外）讓字元與底色對比拉開；演算法是最後一步，不是第一步。VSK 工程師到廠評估時會帶不同光源測試。

客戶背景

本案應用於食品飲料產線視覺檢測場景；產線特性與品質壓力依客戶實況而異。基於專案保密原則，本頁以 A 廠 / B 廠等代號標示，KPI 數字為類似專案的典型成效範圍。法規 / 規範要求視產業類別而定（例：HACCP、ISO 22000、FSSC 22000）。

系統配置

本案以 COGNEX IN SIGHT 2800 為視覺主機，依產線實況設計光學與整合方案：

• 視覺主機：COGNEX IN SIGHT 2800（依產品 datasheet 規格為準）
• 光學設計：依工件反光 / 對比 / 視野於 POC 階段測試（同軸光 / 條形光 / Dome 光 / 偏振）並 over-design 30-50% 強度餘量
• 觸發機制：光電開關 / Encoder / PLC 訊號觸發；高速場景搭配 Strobe LED 凍結影像
• 通訊介面：PROFINET / Ethernet/IP / TCP/IP / Modbus TCP 與 PLC / MES / 剔除站對接
• 影像追溯：NG / OK 影像 + 檢測數值 + 時間戳 + 批號自動歸檔，符合產業追溯規範

商業價值

• 品質提升：自動化檢測降低漏判與客訴風險、減少召回成本
• 追溯完整：每件影像 + 檢測數值可追溯，符合產業稽核要求
• 產能釋放：自動化檢測釋放 QC 人力轉至更高附加價值工作
• ROI 回收：依產線複雜度 6-18 個月回收期，VSK 可依您的具體成本結構試算

機器視覺導入的失敗模式分析

機器視覺方案在產線實況下常見的失敗模式可歸為四類。第一，光源 / 工件反光配置不當 — 不同材質（金屬 / 塑膠 / 玻璃 / 透明膜）反光特性截然不同，環形光 / 同軸光 / Dome 光 / 偏振於不同工件表現差異很大，需於 POC 階段以實際樣品測試確認最佳配置。第二，邊界樣品判定不穩 — 訓練樣本若僅含明顯 OK / NG，未涵蓋極輕微缺陷（極小刮痕 / 微弱字符變異），AI 模型容差設定難以對齊產線實況。第三，產線高速振動與位置變異 — 高速輸送帶振動可能使工件於相機前位置漂移 + 旋轉，視覺工具 ROI 浮動定位（PatMax / Edge Learning）+ 機構治具夾持需協同設計。第四，環境漸進變化 — 鏡頭髒污、光源老化、原料 / 模具切換、季節溫濕度差異會讓辨識率漸進下降，需建立定期維護與重訓練機制。

降低失誤的工程實務：POC 階段須收齊邊界樣品作為容差設定基準；光源 over-design 比 POC 需求高 30-50% 強度與均勻度，預留產線環境變異緩衝；定期維護每月清潔鏡頭與光源、每月抽樣對照 AI 判斷、必要時補訓練。產業追溯 / 認證規範由整合方主導，VSK 提供視覺端的辨識率穩定度與量化報告。

為什麼選擇 Cognex PSI 系統整合商

機器視覺導入的成敗，遠超過「相機規格表上的數字」。VSK 威視康累積在台灣製造業 10 年以上的整合經驗中，反覆觀察到三個關鍵失敗點：第一，沒做 POC 直接下單，產線上線後才發現節拍跟不上、邊界樣品判定不穩、辨識率達不到產線可接受水準。第二，光源沒有 over-design 餘量，產線環境光變化（季節 / 班別 / 鏡頭髒污）後辨識率明顯下降，每月需大量人工微調。第三，視覺與機構 / I/O 分工模糊，整合方對 PROFINET / EtherNet/IP / MES 字串比對規範不熟悉導致延宕。Cognex PSI（Premier Solution Integrator）認證的訓練重點，正是上述三項：以系統化方法做 POC 評估、依產線實況設計光源餘量、與設備工程師對接 I/O 與通訊細節。

導入後的服務模式：VSK 設備保固 1 年（自出貨日起算），教育訓練依專案客製。

相關常見問題（連到完整解析）

• 機器視覺方案投資成本？ — 設備、整合、ROI 試算指引
• Cognex 視覺系統導入要多久？ — 2-12 週分階段時程詳解
• VSK 設備保固與服務範圍？ — 保固 1 年、原廠送修、技術支援細節
• Edge Learning / ViDi 需要多少訓練樣本？ — 5-50 張起步、樣本收集要點

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官方參考來源

HACCP 食品安全管制系統｜FSSC 22000 食品安全認證｜GS1 標準

延伸閱讀

• 食品飲料業機器視覺檢測完整指南
• In-Sight 2800 Edge AI 視覺感測器
• OCRMax 工業 OCR 演算法
• 機器視覺系統案例完整指南
• Edge Learning 邊緣 AI

【布丁盒 OCR 點陣文字辨識│CCD 機器視覺系統】

案例影片：透過CCD機器視覺系統各項工具，輕鬆檢查布丁盒不規則表面的OCR 點陣文字辨識。

形狀搜索III：

視覺系統使用輪廓搜索方式，有別於傳統透過圖片比對，讓檢查更快速、更穩定、更具靈活性。

●為視覺檢測最基礎且強大之工具。

●產線上定位、搜索、記數和完整性檢驗等相關應用。

●普遍運用於定位工具--視覺檢測最重要的第一步，目的在於告知系統檢測區域；定位夠精準，檢測才能夠準確！

●克服諸多傳統定位難題。

產線主管最在乎的七大功能

特點一：克服明暗度變化

特點二：克服複雜背景：即使物件背景條件複雜，依然穩定抓取

特點三：克服失焦影像，以低誤差檢測位置

特點四：精確分類外觀差異低的產品

特點五：克服輪廓尺寸縮放

特點六：自動辨識相同工件：自動辨認重複檢測的相同工件，並僅輸出一次檢測結果

特點七：實現人性化介面高速精確檢查測量

超高速形狀搜尋

全新技術運用於使用頻率高的搜尋處理上，演算速度最多可達舊有商品的 9 倍（依 Cognex PatMax 演算法官方文件，實際效能視場景而異）。此外，即使在受環境光線影響、重疊、光澤面、缺損等拍攝條件不穩定的情形下，仍舊能以原速度穩定搜尋對象，穩定性亦大幅進化。

延伸閱讀

機器視覺常見問題 FAQ｜ 食品飲料機器視覺指南｜ 機器視覺 ROI 投資回報指南

適用 Cognex 機型對應

布丁盒不規則塑膠表面 + 點陣式噴印（dot matrix）是 OCR 中最具挑戰的場景之一：曲面變形、字元間距大、對比度不一。以下為 VSK 工程師常評估的機型，具體規格〔以 Cognex datasheet 為準〕：

• In-Sight 3800：一體化 AI 邊緣視覺，OCRMax + Edge Learning 雙軌，處理點陣式噴印的主力機型。
• In-Sight 2800：AI 影像感測器，可同時做 OCR + 包裝完整性檢測。
• DataMan 380：固定式條碼讀取器，亦支援 OCR，搭配 HotBars II 處理低對比影像。
• In-Sight 7000：標準工業相機 + OCRMax，穩定產線經典組合。

本文涉及之 機器視覺、視覺檢測、AOI、AI 視覺、瑕疵檢測相關方案，VSK 威視康可依現場提供 Cognex 設備選型建議。工業自動化、智慧製造、製程改善導入請來電 +886 2-8809-3200。