ข้ามไปยังเนื้อหา
EN
🔤 OCR Reader

ระบบอ่านตัวเลข
และตัวอักษร OCR

AI ที่อ่านตัวเลข ตัวอักษร รหัสสินค้า Serial Number Lot Number จากป้าย ฉลาก สติกเกอร์ และเอกสารในสายการผลิตได้อัตโนมัติ

ระบบอ่านตัวเลขและตัวอักษร OCR

แผนภาพอธิบายหลักการ ไม่ใช่หน้าจอผลิตภัณฑ์หรือผลทดสอบจริง

รายละเอียดการใช้งานและการเตรียมข้อมูล

งาน OCR แปลงข้อความบนป้าย ฉลาก และเอกสารเป็นข้อมูลที่นำไปค้นหาหรือเปรียบเทียบต่อได้ Serial Number, Lot Number และวันที่มีรูปแบบและความหมายต่างกัน จึงควรระบุเขตข้อมูลที่ต้องการ แทนการนำข้อความทั้งหมดไปใช้เสมือนเป็นรหัสชนิดเดียวกัน

ควรเตรียมตัวอย่างเอกสารหรือฉลากจริง ภาษาที่ใช้ ตำแหน่งเขตข้อมูล และรายการอ้างอิงสำหรับ Cross-check หากส่งต่อ ERP/WMS ให้ระบุว่าฟิลด์ใดต้องตรวจทานก่อนบันทึก โดยเฉพาะตัวอักษรคล้ายกัน เลขศูนย์นำหน้า และรูปแบบวันที่ เพื่อรักษาความหมายของข้อมูลจากต้นฉบับ

OCR อ่านอักขระ ส่วนการแยกฟิลด์ทำให้ทราบว่าอักขระนั้นเป็นเลขเอกสาร ล็อต หรือวันที่ ทั้งสองงานต้องตรวจแยกกัน เอกสารที่อ่านข้อความได้ทั้งหมดอาจยังส่งข้อมูลผิดช่อง หากโครงหน้าเปลี่ยนหรือมีหลายค่าที่คล้ายกัน ควรมีตัวอย่างและกติกาแต่ละชนิดเอกสาร

ภาพเอกสารควรมีความคม มุม และความสว่างเพียงพอ รอยพับ ตราประทับ และตัวพิมพ์จางทำให้บางส่วนไม่ชัด ต้องทดลองจากเอกสารที่พบจริงรวมกรณีอ่านไม่ได้ ไม่ใช้ไฟล์ต้นฉบับคมชัดแทนภาพที่ถ่ายหน้างาน และไม่เติมข้อความที่ไม่มีหลักฐานเพียงเพื่อให้ครบฟอร์ม

รักษาชนิดข้อมูลให้ตรงความหมาย เลขรหัสที่มีศูนย์นำหน้าควรเก็บเป็นข้อความ ส่วนวันที่ต้องรู้รูปแบบและปฏิทินก่อนแปลง ตัวอักษร O กับเลข 0 หรือ I กับเลข 1 อาจดูคล้ายกัน การตรวจรูปแบบช่วยคัดกรองได้แต่ไม่ควรแก้ค่าอัตโนมัติโดยไม่มีข้อมูลอ้างอิง

การเชื่อม ERP หรือ WMS ต้องมีรหัสเอกสารหรือธุรกรรมและวิธีป้องกันการบันทึกซ้ำ หากส่งเอกสารเดิมอีกครั้ง ควรทราบว่าเป็นการแก้ไขหรืออ่านซ้ำ พร้อมเก็บผลต้นทางและเหตุผลของการทบทวนตามขอบเขตที่กำหนด การอ่านสำเร็จไม่ใช่การอนุมัติธุรกรรมหรือยืนยันเอกสารแท้

ประเมินความถูกของแต่ละฟิลด์และความครบของเอกสารทั้งชุด โดยดูฟิลด์สำคัญที่ต้องถูกก่อนนำไปใช้ ไม่เฉลี่ยคะแนนตัวอักษรจนซ่อนข้อผิดของเลขเอกสารหรือจำนวนเงิน กรณีไม่แน่ใจควรส่งให้คนทบทวน พร้อมจำกัดการเข้าถึงเอกสารที่มีข้อมูลบุคคลหรือข้อมูลธุรกิจ

แนวทางเพิ่มแม่แบบ การตรวจเทียบฐานข้อมูล หรือการส่งผลเข้าสู่ขั้นอนุมัติเป็นข้อเสนอจนยืนยันขอบเขตและทดสอบกับ SI Partner ไม่ถือเป็นฟีเจอร์ที่เปิดใช้แล้ว เนื้อหาข้อความจากเอกสารควรถูกใช้เป็นข้อมูลเข้า ไม่เป็นคำสั่งให้ระบบดำเนินการเกินวัตถุประสงค์ที่ได้รับอนุญาต

✨ คุณสมบัติเด่น

คุณสมบัติเด่น

🔢

อ่านตัวเลขจากจอ/ป้าย

อ่าน Serial Number, Lot Number, วันผลิต/หมดอายุ จากป้ายต่างๆ บนสายการผลิต

🔤

อ่านตัวอักษรหลายภาษา

รองรับภาษาไทย อังกฤษ จีน ญี่ปุ่น และอักขระพิเศษในงานอุตสาหกรรม

🏷️

อ่านฉลากสินค้า

สแกนข้อมูลจากฉลาก สติกเกอร์ Nameplate โดยดึงข้อมูลที่ต้องการอัตโนมัติ

📄

อ่านเอกสารอุตสาหกรรม

แปลงข้อมูลจากใบส่งสินค้า Invoice เอกสาร QC เป็นดิจิทัลอัตโนมัติ

✅

ตรวจสอบความถูกต้อง

เปรียบเทียบข้อมูลที่อ่านได้กับฐานข้อมูล เพื่อตรวจสอบ Cross-check อัตโนมัติ

🔗

เชื่อมต่อ ERP/WMS

ส่งข้อมูลที่อ่านได้เข้าระบบ ERP, WMS, MES โดยตรง ไม่ต้อง Key ข้อมูลเอง

เลื่อนแผนภาพซ้าย–ขวาเพื่อดูรายละเอียดครบทุกส่วน

ระบบอ่านตัวเลขและตัวอักษร OCR — AI Character Recognition
ระบบอ่านตัวเลขและตัวอักษร OCR — AI Character Recognitionแผนภาพอธิบายหลักการ ไม่ใช่หน้าจอผลิตภัณฑ์หรือผลทดสอบจริง
🎯 ประโยชน์หลัก

ประโยชน์หลัก

🚀

เร็วกว่า Key ข้อมูลมือ

อ่านและป้อนข้อมูลได้เร็วกว่าคน Key 10 เท่า ลดคอขวดในสายการผลิต

❌

ลดข้อผิดพลาด Human Error

ไม่มีปัญหาอ่านผิด จดผิด พิมพ์ผิด ข้อมูลถูกต้อง 99%+

📈

ติดตาม Traceability

บันทึกข้อมูล Lot/Serial ทุกขั้นตอน ติดตามย้อนกลับได้ตลอด Supply Chain

💰

ลดต้นทุนแรงงาน

ลดจำนวนพนักงาน Data Entry ลง 50-80% ใช้คนทำงานที่มีมูลค่าสูงกว่า

⚙️ ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิค

ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิค

รายการ รายละเอียด
ความแม่นยำ > 99%
ความเร็วอ่าน < 500ms ต่อภาพ
ภาษาที่รองรับ ไทย, อังกฤษ, จีน, ญี่ปุ่น, ตัวเลข
ประเภทข้อมูล Serial No., Lot No., วันที่, ข้อความ, ตัวเลข
กล้อง/อุปกรณ์ IP Camera, Industrial Camera, Scanner
การเชื่อมต่อ REST API, MQTT, Database Direct, ERP/WMS
🏭 เหมาะสำหรับ

เหมาะสำหรับ

สายการผลิต / โรงงานผลิต
คลังสินค้า / Logistics
อุตสาหกรรมอาหาร (FDA Compliance)
อุตสาหกรรมยาและเครื่องสำอาง
ศูนย์กระจายสินค้า / DC

บทความและความรู้ที่เกี่ยวข้อง

คลังความรู้ Vision AI

เริ่มจากเส้นทางอ่านภาพ ข้อมูลเหตุการณ์ และการค้นอย่างมีหลักฐาน

อ่านเพิ่มเติม

ดัชนีผลตรวจจับและเหตุการณ์

ออกแบบรหัส เวลา คุณลักษณะ และวงจรข้อมูลก่อนเลือกฐานดัชนี

อ่านเพิ่มเติม

ค้นด้วยภาษาธรรมชาติ

แยกวัตถุ คุณลักษณะ ความสัมพันธ์ และคำถามที่ต้องยืนยัน

อ่านเพิ่มเติม

การค้นแบบ Hybrid และ Multimodal

ใช้ตัวกรองร่วมกับเวกเตอร์ โดยไม่ถือว่าความคล้ายยืนยันทุกเงื่อนไข

อ่านเพิ่มเติม

ประเมินผลค้นและกำกับข้อมูล

ตรวจความเกี่ยวข้อง หลักฐาน สิทธิ์ และข้อมูลที่ขาดจากดัชนี

อ่านเพิ่มเติม

สนใจระบบ AI Vision สำหรับองค์กร?

ติดต่อเราเพื่อรับคำปรึกษาฟรีและสาธิตระบบจริง

อ่านบทความเทคโนโลยีและแนวทางใช้งาน AI

เรียนรู้หลักการ ข้อจำกัด และวิธีประเมินระบบจากบทความที่เผยแพร่บนเว็บไซต์

ข่าวสาร