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光学式文字認識(OCR)を使ってARスマートグラス機能を向上させる3つの方法

2017/01/14
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今日多くの産業における企業は、現存するARソリューションの一帯を凝った仕掛けのマーケティングソリューションからB2Bソフトウェアに広げることによって、自分たちのニーズのためにAR/VRアプリケーションの開発を試みている。壊れた機械にサービスのステップを拡張することによって、製作企業による仕事上での従業員の訓練を助けることはこれらのソリューションの一つである。

ARの助けを借りて、製品がまだ開発途上でも、デザイナーや建築家はその製品を見ることができるかもしれない。拡張現実(AR)がマーケティング及びセールスプロセスを容易にする可能性もある。なぜなら顧客がデジタルカタログから早くも製品を「試してみる」ことができるからである。あるいは拡張現実(AR)スマートグラスが倉庫システムをアシストした結果、ユーザーがピッキング及びソーティングプロセスにおけるサポートを得られるようになるだろう。

可能性のリストは限りが無く、新しいユースケースはコンスタントに生じている。AR利用の核心は、プロセスをより簡潔にかつ迅速にすることである。初め、ARスマートグラスのようなデバイスはあまりにも未来的であるように思われたが、新しいユースケースによってそれらはどんどん職場における日常生活にふさわしいものになっていく。

光学式文字認識(OCR)を使って拡張現実(AR)スマートグラス機能を向上させる3つの方法

光学式文字認識(OCR)を使って拡張現実(AR)スマートグラス機能を向上させる方法、物体と文字の認識

ARは物体の認識という重要な機能に基づいている。人間にとって、多くの様々な物体を認識することは難しいことではない。たとえ物体が部分的に視界から遮られているとしても、物体を同定することができる。しかし機械やデバイスにとって、これは難題になり得る。とは言ってもARにとってはこれがきわめて重要である。

ARスマートグラスはまず物体を認識することなしには、拡張オーバーレイを表示することができない。正しい拡張が必要な場合、デバイスは周りを認識して、それぞれの状況、すなわちデバイスのカメラのアングルを変化させる間のすべてに応じて、リアルタイムのディスプレイを採用しなければならない。拡張現実(AR)アプリはディスプレイに付け加えるべき関連する情報を決定するために、物体を検出し認識する。このアプリケーションは物体の動きを再検出するというよりはそれを絶えず追跡するために、物体追跡テクノロジーを使う。たとえデバイスが動き回っても、物体は参照のフレームに残る。

文字の認識もまた、デバイスが環境を理解するために必須である。デバイスは物体を認識するだけでなく、ユースケースに応じて、物体を「読む」必要もあるからだ。これによって、プロセスに重要な様々なタイプの情報をさらに上手く識別することができる。

光学式文字認識(OCR)を使って拡張現実(AR)スマートグラス機能を向上させる方法、テキストをAR表示

光学式文字認識(OCR)は、光学的に処理された文字を認識するという問題を扱う。手書き及び印刷された文字の両方は認識されて、コンピュータの判読できるテキストに変換される。数字や文字から構成されるどんな種類のシリアルナンバーやコードもデジタルアウトプットに転換される。とても簡単な方法で入力すれば、画像は事前に処理されて、文字は抽出され認識される。現在の多くのアプリケーションは、特にオートメーションとマニュファクチャリングの分野では、この技術を使っている。

OCRが考慮に入れないことは、スキャンされる物体の実際の性質である。物体は変換されるテキストで単に「見える」だけである。したがってARとOCRを合体させることによって、新しい可能性が生まれる。物体自体が認識されるだけでなく、テキストもその物体上に印刷される。これはデバイスによって集められた環境に関する情報量を増加させ、ユーザーに提供される意思決定サポート機能も増幅させる。

光学式文字認識(OCR)を使って拡張現実(AR)スマートグラス機能を向上させる方法、バーチャル情報を重ね合わせる

データのインポートは高いプロセッサーパワーとカメラ解像度を必要とし、高額である。それにもかかわらず、OCRは音声認識やタイピングによるインプットに対する実行可能な選択肢を提供している。

ARスマートグラスのOCRを使うことによって異なる種類のビジネスプロセスが改善される。1人の倉庫作業員を想像してみよう。彼は自分の仕事を効率よくこなすために両手が空く必要がある。自分の環境にバーチャル情報を重ね合わせるためにARスマートグラスを使えば、彼はもっと効率よく働ける。しかし、ただ物体を一瞥するだけで物体上に印刷されたコードを自動的にスキャンする性能があれば、彼の両手は自由になって他のタスクに生かせる。

他の例は検針のオートメーションである。デバイスが壁にかかっているメーターを、その形やサイズも含めて確認し、自動的にその値をスキャンしたら、一日ではるかに多くの量のメーターを読むことができる。このユースケースはエネルギープロバイダーにとって役立つだろう。

周りを見渡してみると、いかに多くの数字、文字、コードが毎日書かれたりシステムに打ち込まれる必要があるかが分かるだろう。非常にエラーを起こしやすいこのようなプロセスが、OCRを使うことによって、はるかに楽になる可能性があるのだ。

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