문자 인식 솔루션

aI 딥러닝 기반의 물체 인식 솔루션은
물체를 인식해 위치·개수·방향 등 다양한 정보를 제공합니다.

뉴로클 솔루션과
함께하는 고객사들

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함께하는 고객사들

문자 인식 솔루션으로 표기 오류와 오인식을 사전에 차단하는 안정적인 OCR 검사를 진행해 보세요

문자, 숫자를 컴퓨터가 인식할 수 있는 디지털 텍스트로 변환해, 품질, 내용, 표시 여부 등 다양한 정보를 확인합니다.

검출 가능 정보

유통기한, 제조일자

2027/03/28

제품 코드, 품번

5 901286 29

용량, 중량 표기

58g

130g

국가 표기

410
(KOR)

규격, 인증마크 코드

lOT 번호

P2026-03C

유통기한, 제조일자

2027/03/28

용량, 중량 표기

58g

130g

규격, 인증마크 코드

제품 코드, 품번

5 901286 29

국가 표기

410
(KOR)

lOT 번호

P2026-03C

유통기한, 제조일자

2027/03/28

국가 표기

410
(KOR)

제품 코드, 품번

5 901286 29

규격, 인증마크 코드

용량, 중량 표기

58g

130g

lOT 번호

P2026-03C

검사 적용 방법

-

실제 사례보기

-

Type

Subtitle

Title

Type

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검사 적용 방법

-

실제 사례보기

-

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주요 기능

뉴로클 문자 인식 솔루션이 제공하는 강력한 차별점

01

다양한 환경에서도 일관된 문자 인식 정확도

조명 변화, 인쇄 품질 편차 등 복합적인 현장 조건에서도 문자 형태의 
본질적인 패턴을 학습해, 안정적이고 재현성 높은 OCR 성능을 제공합니다.

01

다양한 환경에서도 일관된 문자 인식 정확도

조명 변화, 인쇄 품질 편차 등 복합적인 현장 조건에서도 문자 형태의 
본질적인 패턴을 학습해, 안정적이고 재현성 높은 OCR 성능을 제공합니다.

02

조건 기반 텍스트 인식 설정

문자 위치, 레이아웃, 조합 규칙 등 공정 기준을 조건으로 정의해, 
요구 사양에 부합하는 텍스트만 선별적으로 인식·검증할 수 있습니다.

02

조건 기반 텍스트 인식 설정

문자 위치, 레이아웃, 조합 규칙 등 공정 기준을 조건으로 정의해, 
요구 사양에 부합하는 텍스트만 선별적으로 인식·검증할 수 있습니다.

현장 적용 사례

풍부한 현장 경험으로 만드는 텍스트 인식 솔루션 적용 사례

포크레인 강판 OCR 인식

문제점

포크레인에 사용하는 강판 외관의 마킹을 자연광이나 내부 환경의 다변화로 텍스트를 정확하게 인식하지 못했습니다. 
또한, 회전, 지워짐, 이중 인쇄 등 비정형적인 마킹 불량이 빈번하여 일반적인 oCR로는 정화하게 판독하기 어려웠습니다.

솔루션

텍스트 인식 솔루션을 도입하여, 딥러닝 oCR 모델을 기존 장비에 탑재하였습니다. 결과적으로 잘못된 판독으로 적합하지 
않은 강판이 배정되는 경우가 크게 줄어 공정의 생산성이 크게 향상되었습니다.

포크레인 강판 OCR 인식

문제점

포크레인에 사용하는 강판 외관의 마킹을 자연광이나 내부 환경의 다변화로 텍스트를 정확하게 인식하지 못했습니다. 
또한, 회전, 지워짐, 이중 인쇄 등 비정형적인 마킹 불량이 빈번하여 일반적인 oCR로는 정화하게 판독하기 어려웠습니다.

솔루션

텍스트 인식 솔루션을 도입하여, 딥러닝 oCR 모델을 기존 장비에 탑재하였습니다. 결과적으로 잘못된 판독으로 적합하지 
않은 강판이 배정되는 경우가 크게 줄어 공정의 생산성이 크게 향상되었습니다.

유통기한 OCR 판독

문제점

두부 패키지에 인쇄된 유통기한을 인식하는 검사 진행했습니다. 기존에는 도트 개수로 숫자를 인식하는 방식을 사용하여, 
일부 도트가 지워지거나 번지면 다른 숫자로 잘못 판독하는 경우가 많았습니다.

솔루션

기존 도트 개수 기반 인식 방식에서 벗어나, 딥러닝 OCR 모델로 문자 자체의 형태를 분석하여 숫자를 정확히 인식하도록 
개선하였습니다. 인쇄 오류 및 오기입으로 인한 불량 검출율이 약 17% 증가하여 소비기한 관련된 소비자 신고가 크게 
감소하였습니다.

유통기한 OCR 판독

문제점

두부 패키지에 인쇄된 유통기한을 인식하는 검사 진행했습니다. 기존에는 도트 개수로 숫자를 인식하는 방식을 사용하여, 
일부 도트가 지워지거나 번지면 다른 숫자로 잘못 판독하는 경우가 많았습니다.

솔루션

기존 도트 개수 기반 인식 방식에서 벗어나, 딥러닝 OCR 모델로 문자 자체의 형태를 분석하여 숫자를 정확히 인식하도록 
개선하였습니다. 인쇄 오류 및 오기입으로 인한 불량 검출율이 약 17% 증가하여 소비기한 관련된 소비자 신고가 크게 
감소하였습니다.

뉴로클 소프트웨어 적용 사례

자세히 보기

반도체부터 배터리, 자동차, 식음료, 철강, 의료기기, 제약 분야를 포함한 제조 산업 전반에서 뉴로클의 소프트웨어를 활용하여 머신 비전 기반의 품질 검사를 진행하고 있습니다.

뉴로클 소프트웨어 적용 사례

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반도체부터 배터리, 자동차, 식음료, 철강, 의료기기, 제약 분야를 포함한 제조 산업 전반에서 뉴로클의 소프트웨어를 활용하여 머신 비전 기반의 품질 검사를 진행하고 있습니다.

뉴로클 소프트웨어 적용 사례

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반도체부터 배터리, 자동차, 식음료, 철강, 의료기기, 제약 분야를 포함한 제조 산업 전반에서 뉴로클의 소프트웨어를 활용하여 머신 비전 기반의 품질 검사를 진행하고 있습니다.

뉴로클이 제공하는 인사이트

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