Vision artificielle dans le secteur agroalimentaire : la lecture OCR

La traçabilité est un enjeu fondamental dans le secteur agroalimentaire. Elle permet d’identifier et de suivre chaque produit tout au long de la chaîne d’approvisionnement, garantissant ainsi qu’aucun produit défectueux ne parvienne jusqu’au consommateur. Cela assure non seulement la sécurité alimentaire, mais aussi la qualité globale de la production, renforçant l’image des entreprises concernées.

Dans ce contexte, la technologie OCR (reconnaissance optique de caractères) joue un rôle essentiel, notamment dans l’inspection des boîtes métalliques et autres contenants. Cette technique innovante émule l’œil humain et sa capacité à reconnaître et interpréter visuellement des objets ou des caractères.

OCR appliqué à l’inspection de boîtes métalliques

L’OCR repose sur un logiciel qui reconnaît les caractères présents sur une image, capturée par des caméras de vision artificielle, pour les rendre lisibles par un ordinateur.

Bien que cet article se concentre sur l’utilisation de l’OCR pour le contrôle qualité des boîtes de conserve, cette technologie a de nombreuses autres applications :

• Identification de personnes

• Secteurs éducatif et culturel

• Sauvegarde du patrimoine historique

• Reconnaissance de plaques d’immatriculation

Dans l’agroalimentaire, l’OCR permet de numériser et stocker les informations imprimées sur les boîtes, rendant ces données exploitables, éditables et traçables tout au long de la production.

Comment fonctionne le processus ?

Dans [cette vidéo], on peut voir le lecteur OCR portable développé par AIS Vision Systems, adaptable à tous types de lignes de production. Il effectue des lectures ultrarapides et précises, presque instantanément.

Lors de l’inspection de boîtes, un scanner cylindrique compare le contenu imprimé sur les emballages avec le design de référence. Dans [cette autre vidéo], le système affiche le niveau de détail et de vitesse atteint (jusqu’à 800 unités par minute).

Voici les étapes clés d’un processus de lecture OCR :

1. Binarisation

La lecture OCR se fait en noir et blanc uniquement. Il faut donc convertir l’image, initialement en niveaux de gris ou en couleurs, en une image binaire. Cela se fait souvent via l’analyse de l’histogramme, en préservant les contours des caractères.

2. Segmentation de l’image

L’image est découpée en entités logiques (caractères, symboles, blocs) qui seront analysées individuellement. C’est une étape critique pour garantir la fiabilité de la lecture.

3. Amincissement des composants

Chaque élément identifié subit un processus d’amincissement, supprimant les contours superflus tout en conservant la structure et les proportions des caractères. Cela facilite leur reconnaissance sans distorsion.

4. Comparaison avec les modèles

Les caractères extraits sont comparés à une base de données de modèles pour être identifiés. La précision de l’OCR dépend directement de cette dernière étape.

Conclusion : l’OCR au service de la traçabilité alimentaire

Grâce à l’intelligence artificielle et à l’OCR, il est désormais possible d’assurer une traçabilité complète des boîtes et emballages tout au long de la chaîne de production. Aucune erreur d’impression ou d’identification ne passe inaperçue.

Chez AIS Vision Systems, nous proposons l’intégration de systèmes OCR sur mesure, parfaitement adaptés aux besoins spécifiques de chaque client. Nous accompagnons nos clients à chaque étape : conception, installation, maintenance et support technique.

Contactez-nous pour en savoir plus sur nos solutions de vision artificielle appliquées à l’agroalimentaire.