ขอบเขตงาน 

• พัฒนาและฝึกฝนโมเดล AI สำหรับ Optical Character Recognition (OCR) ที่สามารถอ่านข้อมูลจากไฟล์ CSV เพื่อใช้งานกับบาร์โค้ด

• ออกแบบระบบให้สามารถรับข้อมูลบาร์โค้ดด้วยกล้องและเปรียบเทียบข้อมูลจากเอกสารไฟล์ได้อัตโนมัติ

• ระบบรองรับการพิมพ์สติกเกอร์ โดยไม่ต้องป้อนข้อมูลซ้ำซ้อน เพื่อลดความเสี่ยงของการป้อนข้อมูลผิดพลาด

• รวมถึงการเก็บบันทึกและวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบที่ง่ายต่อการปรับปรุงและพัฒนาในอนาคต

Technology Stack ที่ใช้ 

• Programming Languages: ใช้ Python สำหรับการพัฒนาโมเดลและการประมวลผลข้อมูล

• Web Technologies: เชื่อมต่อกับ PHP และ HTML เพื่อสร้างเว็บอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย

• Image Processing Library: ใช้ OpenCV สำหรับการประมวลผลภาพและ TensorFlow สำหรับการสร้างโมเดล OCR

• AI Frameworks: ใช้ Tesseract สำหรับการรู้จำอักขระและ Retain ซึ่งช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกอบรมโมเดลโดยการใช้ Cross-Zero Strategy เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการอ่านข้อมูล

• Database Systems: ใช้ PostgreSQL สำหรับการจัดเก็บข้อมูล เพื่อให้การจัดการข้อมูลมีประสิทธิภาพ

• Machine Learning Framework: ใช้ RNN (Recurrent Neural Network) ในการวิเคราะห์ข้อมูลและเรียนรู้รูปแบบเพื่อการตรวจจับและวิเคราะห์ที่แม่นยำขึ้น

ประโยชน์ที่ลูกค้าจะได้รับ 

• ระบบช่วยเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพในการอ่านข้อมูลบาร์โค้ด ลดข้อผิดพลาดในการดำเนินการผลิต

• การพิมพ์สติกเกอร์อัตโนมัติช่วยประหยัดเวลาและลดความจำเป็นในการป้อนข้อมูลซ้ำซ้อน

• การเก็บบันทึกและวิเคราะห์ข้อมูลช่วยในการปรับปรุงกระบวนการผลิตและการตัดสินใจทางธุรกิจ

• การนำ Tesseract และ Retain มาใช้ทำให้ระบบสามารถปรับเปลี่ยนและเรียนรู้ในเชิงลึกเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลข้อมูลในสภาวะที่หลากหลาย

บทสรุปโครงการ
โครงการ "OCR สำหรับฉลากผลิตภัณฑ์" เป็นความก้าวหน้าที่สำคัญในด้านนวัตกรรมการผลิต โดยการใช้เทคโนโลยี OCR ร่วมกับ Machine Vision จะช่วยเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพ รวมถึงลดข้อผิดพลาดในการจัดการข้อมูลบาร์โค้ดในสายการผลิต ระบบที่พัฒนาขึ้นจะตอบสนองความต้องการของตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเป็นการเสริมสร้างภาพลักษณ์ขององค์กรในฐานะผู้นำด้านเทคโนโลยีและนวัตกรรมในอุตสาหกรรม.