OCR von einem Produktcode auf einem Ei, das von einer Hand gehalten wird. Daneben ein grüner Button mit der Aufschrift "Start".

Intelligente Texterkennung mit DENKnet

Dank Deep OCR Text auf Oberflächen zuverlässig erkennen und verarbeiten

Etiketten kontrollieren, Lieferscheine prüfen, Produktnummern auslesen und vieles mehr. OCR-Systeme erkennen Text auf sämtlichen Oberflächen zuverlässig und helfen dabei, Prozesse zu automatisieren. Entdecken Sie hier, welche Besonderheiten die Deep-OCR-Software DENKnet hinsichtlich Genauigkeit und Leistungsfähigkeit bietet.

Individuelle OCR-Systeme für jede Herausforderung

Die DENK-OCR-Software basiert auf künstlichen neuronalen Netzen, die ständig weiterentwickelt werden. Für das Training der KI werden Bilder aus realen Anwendungen, augmentierte Daten und synthetische Daten miteinander kombiniert. Somit können Sonderzeichen, schwer lesbare Schriften, verschmutzte Hintergründe und vieles mehr berücksichtigt werden. Kontaktieren Sie uns gerne für Ihren Anwendungsfall!

OCR von einem Etikett auf einer Plastikflasche in Nahaufnahme.

Wie funktioniert die KI-basierte Texterkennung?

OCR steht für Optical Character Recognition und beschreibt das Erkennen von Buchstaben, Zeichen und Zahlen. Diese werden in der Industrie durch Drucken, Stanzen, Gießen oder andere Markierungsverfahren auf verschiedenen Oberflächen angebracht.

Zur Texterkennung wird ein Bild der jeweiligen Oberfläche aufgenommen, auf dem eine Objekterkennung den Text identifiziert. Anschließend segmentiert die OCR-Software den Text in verschiedene Zeilen, Sätze, Wörter und Buchstaben. Die KI bewertet die erkannten Zeichen anhand von gelernten Merkmalen und gibt sie entsprechend aus.

Die Besonderheiten der DENKnet Deep-OCR-Software

Die KI der DENKnets verleiht der Texterkennung eine äußerst hohe Genauigkeit. Das eingesetzte KI-Modell wird kontinuierlich mit Sonderfällen und spezifischen Kundenanforderungen weiterentwickelt. Dabei werden bei jedem Training automatisch augmentierte und synthetische Daten integriert. Das neue Wissen wird gezielt hinzugefügt und gewichtet, ohne das bereits gelerntes Wissen überschrieben wird. Des Weiteren erkennt die OCR-Lösung Muster in Zeichenfolgen, wie beispielsweise bei Artikelnummern, und berücksichtigt dieses Wissen bei der Weiterverarbeitung. Trotz der hohen Leistung benötigt die Deep OCR nur wenig Ressourcen, ist einfach zu nutzen und lässt sich schnell ausführen.

Erfahren Sie mehr über Deep-OCR-Systeme und ihre Unterschiede in unserem Fachbeitrag.

Ein Roboterfinger ist kurz davor auf einen Button mit der Aufschrift "OCR" zu drücken.

Starke Leistung bei wenig Ressourcen

Hohe Genauigkeit

Kontinuierliche Weiterentwicklung

Wissenssicherung

Einfache Bedienbarkeit

Individualisierbar

Mustererkennung

Entdecken Sie die Möglichkeiten der OCR-Texterkennung

Mit DENKnet können Anwender in wenigen Minuten individuelle Bildanalysen mit führenden KI-Technologien durchführen. Die Kombination aus DENKnet-Bildverarbeitung und IDS-Industriekameras ermöglicht Lösungen von höchster Performance und Qualität.

OCR von ringförmige Prägungen auf einer Uhr in Nahaufnahme.
Ringförmigen Prägungen
OCR von einer DOT-Nummer auf einem Autoreifen in Nahaufnahme.
DOT-Nummern auf Autoreifen
OCR von einem gepunkteten Produktcode auf einer Plastikflasche in Nahaufnahme.
Gepunktete Schrift auf unebenen Flächen
OCR von einer Seriennummer auf einem Kameraobjektiv in Nahaufnahme.
Klein gedruckter Text auf tieferliegenden Oberflächen
OCR von einem Mindesthaltbarkeitsdatum auf einer Dose in Nahaufnahme.
Metallisch glänzende und kontrastarme Hintergründe

So lesen Sie jeden Text zuverlässig mit DENK-OCR

In unserer Vision Channel-Session zeigen wir Ihnen, wie Sie mit dem DENKnet Vision AI Hub die beste Lösung für Ihre Anwendung realisieren.