課題から納入まで
ラベルと現場データを読み取るOCRシステム導入
OCRシステムは画像から文字を読み取り、その結果を次の処理に渡します。お客様のラベルや読み取り箇所に合わせてカメラ、照明、ソフトウェアを設計し、実際の画像で検証したうえで、読み取れない場合の対応方法を導入前に取り決めます。
対象: 画像からラベルや情報を読み取り、記録したり既存システムと照合したりする必要がある業務に適しています。サンプル画像や受け入れ基準がまだない場合は、設置するシステムを決める前に検証から始めるべきです。
仕事のイラストレーション
リールラベルからバーコード印刷用のデータへ
リールのラベルを読み取り、マスターCSVデータと照合してバーコードラベルを印刷するシステムを開発しました。使用開始時はManualモードが正常に動作し、Autoモードはお客様のフィードバックに基づいて読み取りを引き続き調整しました。着手前にラベルのサンプルを用意し、読み取り結果の確認方法を取り決めることが大切です。Edge AIによるメーター読み取りの事例はプロトタイプであり、実運用への導入事例ではありません。
納入物・提供内容
- 読み取る文字とデータの範囲、およびテスト用のサンプル画像
- 現場の状況に合わせたカメラ、照明、撮影位置の設計
- データ読み取りソフトウェアと、取り決めた連携先システムとの接続
- 検収基準、読み取り結果の確認方法、操作マニュアル
対象: 画像からラベルや情報を読み取り、記録したり既存システムと照合したりする必要がある業務に適しています。サンプル画像や受け入れ基準がまだない場合は、設置するシステムを決める前に検証から始めるべきです。
作業の流れ
読み取るデータを定める
読み取りやすいものと問題のあるものの両方のラベルまたはサンプル画像を用意し、連携先システムと現場で必要な処理速度を明示します。
カメラと読み取りを検証する
照明、カメラ角度、OCRの結果を実サンプルで検証し、受け入れ基準と誤読時の対応方法を取り決めます。
連携して引き渡す
読み取り結果を既存データと連携し、利用者と一緒に検証したうえで、取り決めた範囲で引き渡します。
よくある質問
OCRは反射する表面の文字を読み取れますか
まず実際の表面でカメラ、照明、撮影角度を試す必要があります。光の反射や不鮮明な文字によって読み取れない場合があるため、業務の説明だけで精度を定めることはできません。
案件を評価するにはどのような画像を用意すればよいですか
実際の使用位置から撮影したサンプル画像を用意してください。種類の異なるラベル、小さな文字、光の反射、読み取りが難しいケースを含め、読み取るデータ項目と正しい結果の例も明示してください。
OCRの読み取り結果は既存システムにどのように入りますか
既存システムを管理するチームと一緒に、データ形式と連携方法を定めます。リールラベルの事例では、シールを印刷する前に読み取り結果をCSVのマスターデータファイルと照合しました。その他の案件では、システムごとに連携方法を個別に評価する必要があります。
誤読はどのように評価しますか
テスト画像のセットと正しい結果を一緒に定め、正しく読み取れた場合、誤読した場合、読み取れなかった場合を確認します。あわせて、データを次の処理に使う前に利用者が結果を確認する手順を取り決めます。