La trazabilidad en el sector de la alimentaci\u00f3n es sumamente importante. Permite identificar y hacer seguimiento a todos los productos de la cadena de suministro para que no salgan al mercado si contienen alg\u00fan fallo. As\u00ed, se garantiza la seguridad de los consumidores y la calidad de toda la producci\u00f3n, lo que redunda en una mejor imagen de las empresas implicadas.<\/p>\n
La tecnolog\u00eda OCR (Optical Character Recognition) cumple una labor esencial en este sentido, concretamente en el \u00e1mbito de la inspecci\u00f3n de latas en el sector de la alimentaci\u00f3n. Esta innovadora t\u00e9cnica emula al ojo humano y a su capacidad para reconocer e identificar objetos.<\/p>\n
En el presente art\u00edculo se ampl\u00eda la informaci\u00f3n acerca del OCR, c\u00f3mo funciona y cu\u00e1les son sus ventajas aplicadas al an\u00e1lisis de latas y otros envases.<\/p>\n
La lectura OCR se realiza a trav\u00e9s de un software que permite el reconocimiento \u00f3ptico de los caracteres contenidos en una imagen a trav\u00e9s de c\u00e1maras de visi\u00f3n artificial. As\u00ed, estos se vuelven comprensibles o reconocibles para un ordenador.<\/p>\n
Aunque el objetivo de este art\u00edculo ser\u00e1 explicar c\u00f3mo un OCR interviene en el control de calidad de una producci\u00f3n de latas, es posible aplicar esta tecnolog\u00eda en un sinf\u00edn de campos:<\/p>\n
En el \u00e1mbito que nos ocupa, los caracteres que contienen las latas que forman parte de la cadena de producci\u00f3n alimentaria son reconocidos y almacenados por un ordenador, de forma que pasan a estar digitalizados y pueden leerse y editarse.<\/p>\n
Como una imagen vale m\u00e1s que mil palabras, en este v\u00eddeo se puede observar c\u00f3mo funciona el lector OCR port\u00e1til de AIS VISION SYSTEMS, que se adapta a todo tipo de producciones y realiza lecturas muy r\u00e1pidas, casi de manera instant\u00e1nea. En la inspecci\u00f3n de latas, el esc\u00e1ner cil\u00edndrico permite escanearlas y comparar lo que en ellas est\u00e1 impreso con el dise\u00f1o original propuesto.<\/p>\n
En este otro v\u00eddeo, muestra m\u00e1s en detalle la informaci\u00f3n que recoge el software y a qu\u00e9 velocidad lo hace (llega incluso a las 800 partes por minuto). Como es de imaginar, la visi\u00f3n artificial aplicada a tan altos niveles de complejidad sigue un largo proceso hasta ofrecer los resultados deseados. En concreto, cualquier lectura OCR atraviesa las siguientes fases:<\/p>\n
Todas las lecturas OCR han de realizarse con solo dos colores: el blanco y el negro. Por lo tanto, el primer paso es convertir los grises o el resto de colores, pero preservando siempre las propiedades originales. Normalmente, se recurre al histograma de la imagen, que permite mantener intactos los contornos de los caracteres.<\/p>\n
La siguiente fase es una de las m\u00e1s cruciales: se trata de descomponer la imagen en sus distintas entidades l\u00f3gicas, que pueden ser reconocidas por separado. Es fundamental llevar a cabo correctamente esta etapa para la posterior lectura.<\/p>\n
A cada componente independiente de la imagen se le aplica un procedimiento de adelgazamiento, para borrar el contorno, pero conservando la tipolog\u00eda y sus proporciones. As\u00ed, mediante un esquema de barridos se consigue ese adelgazamiento sin deformaci\u00f3n. Esta simplificaci\u00f3n de los componentes permite su reconocimiento final.<\/p>\n
Aqu\u00ed hay que centrarse en comparar los caracteres que se han obtenido con un patr\u00f3n, previamente almacenado en la base de datos. El \u00e9xito del OCR depende de la exactitud que se obtenga en esta \u00faltima fase. En definitiva, gracias a la inteligencia artificial y al OCR, se facilita la trazabilidad de todas las latas que forman parte de una cadena productiva para que ninguna salga a la venta con errores. En AIS VISION SYSTEMS, ofrecemos la implementaci\u00f3n de este tipo de sistemas con soluciones totalmente personalizadas y adaptadas a sus clientes<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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