多條碼即時辨識
應用主題
利用電腦視覺（Computer Vision）和基於深度學習的AI視覺模型，可以即時辨識圖片中包裹外觀平面上所有的一維條碼/二維條碼資訊，並結合後端API將資訊自動輸入系統，省去傳統人工尋找辨識登打資訊的勞力。
應用內容
慧眼智能OCR軟體設置於雲端，對外部提供基於網路的OCR服務。使用者可使用具備影像功能及網路的裝置（如：手機或連結電腦的攝影機），對包裹外觀進行拍照，再透過網路將照片傳給雲端的慧眼。慧眼會對使用者上傳的包裹外觀圖片進行偵測，找出圖片中所有的一維條碼/二維條碼，將條碼裁切轉正進行影像前處理後進行辨識，再將辨識結果回傳給使用者。使用者於行動裝置或電腦確認慧眼回傳的辨識結果後，即可讓慧眼將辨識結果儲存至企業系統端的資料庫。下圖即為系統運作流程（圖示內容以一維條碼為例）。
應用技術
本項應用涉及的技術如下：
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條碼偵測及定位：接收輸入影像後透過模型訓練產生一維條碼/二維條碼候選位置框，接著消除多餘位置框找出最佳的條碼候選位置框，作為此階段輸出。
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裁切轉正前處理：根據條碼偵測定位的結果，將偵測到的多個條碼從原始圖片中裁切出來，並依據偵測出的條碼角度進行轉正，然後進行影像的前處理，調整亮度對比以加強條碼影像的可讀程度。
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條碼辨識：基於條碼偵測及裁切轉正前處理的結果，依據條碼的編碼原則對條碼的內容進行解析，再回傳辨識結果。
應用案例
面臨問題
案例客戶是一家ODM廠商，為許多客戶進行多種產品的設計製造，因此會從多家上游廠商點收大量多種的原物料貨品，再依據客戶的需求進行各種產品的客制化生產。由於上游廠商相當複雜，點收原物料貨品時收到的包裹外觀貼著來自不同廠商且經過多手轉交的條碼標籤，而來自不同廠商的這些標籤資訊很容易會在同一個欄位發生衝突（如：同一批物料在上下游廠商經手時會給予不同的編號品名），所以多張條碼標籤中僅有其中一張標籤的資訊需要輸入案例客戶的資料庫，並無法採用將所有標籤資訊都用掃碼機逐一掃描輸入的方式簡單解決。
案例客戶既有的作法是點收人員憑經驗以目視從包裹外觀的多張條碼標籤找出需要輸入的那一張標籤，再從該張標籤所列印的明碼資訊找出需要輸入資料庫的關鍵資訊，再透過資料庫介面輸入。這個作法的問題是新手點收人員容易因為經驗不足而不知道該輸入哪一張條碼標籤的資訊或是得花費大量時間尋找正確的標籤資訊，而就算是有經驗的點收人員老手，長期工作下來也很容易視覺疲勞，整個原物料點收輸入資訊的流程費時費工，相當耗費人力資源。
解決問題與方案特色
原本緩慢且可能出錯的人工資訊輸入流程，藉由我們所開發的慧眼及搭配的週邊傳感器攝影機，使用者只需要將原物料包裹放在高解析度攝影機下方，即可觸發設置於該位置的紅外線感測器，再透過電子信號通知高解析度攝影機從鳥瞰的角度拍攝包裹外觀，然後讓慧眼解析圖片中的條碼資訊，最後再將辨識結果讓使用者進行確認後儲存至企業系統端的資料庫。本方案的重點特色說明如下。
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一次辨識多個條碼：
藉由深度學習AI視覺的物體檢測模型，可以快速準確地找出輸入圖片中原物料包裹外觀上的所有條碼標籤及對應的位置，然後再以電腦視覺的技術進行裁切轉正前處理，即可用解碼程式將所有的條碼資訊一次解讀出來。 -
自動辨識關鍵欄位：
透過跟案例客戶及合作廠商的討論，釐清各項關鍵資訊的標準格式後，慧眼可以針對AI視覺模型辨識出的多條碼資訊進行比對及檢查，從中找出符合案例客戶需求的標準格式資訊，再整合後端的系統資料庫API將關鍵資訊輸入企業系統資料庫。
方案效益
相較於人眼目視明碼資訊或掃碼機逐一掃瞄條碼資訊，慧眼的解碼效率快速即時，並可以透過事先議定的規則自動檢查辨識出來的條碼資訊，從而過濾出完全精準正確的關鍵資訊。慧眼解決方案所需要的人工成本也相當低，若想要進一步節省人力，甚至可以跟輸送帶進行整合，則連人工搬運包裹的成本也一併省去。此外，慧眼多條碼辨識解決方案對相關操作者的經驗需求不高，即使是沒有經驗的新手也可以很容易地進行操作，免去大量人力訓練的困擾。
綜合以上所述，慧眼智能OCR所提供的多條碼即時辨識方案不僅為案例客戶帶來相當大的效益，也讓案例客戶在原物料入庫點收這一環成功邁向工業4.0數位轉型。
