Software zur optischen Zeichenerkennung DENKnet

Simulations für PressvorgängeTrainingDruck

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. 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.