【スマートものづくりエキスパート育成スクール取組】(1) 文字認識やってみる


はじめに

鳥取県産業振興機構様が企画されている、「スマートものづくりエキスパート育成スクール」があり、

ものづくり全般の知識と現場改善手法、IoT・AI導入利活用知識の習得を体系的に学ぶことができます。

当社は毎年参加しており、講座で学んだ知識を生かして社内の改善を続けています。


昨年は、勤怠管理の電子化に取り組みました。

カードリーダーを使って社員の出勤と退勤のデータを電子化し、

取得した出退勤データを社員出勤掲示ボードへ表示対応しています。

ここから現在も引き続き改善を進めています。詳しい内容は以下の記事をご覧ください。

勤怠管理システム ~課題解決への道 STEP1~

勤怠管理システム ~課題解決への道 STEP2~


今年度も参加し、新たな改善活動に取り組み始めました。


お困りごと

ある作業において、気になる点があがりました。

作業の一連はバーコードリーダーやタブレットを使用して効率良く進めていますが、

作業者の目視確認に頼っている作業があります。

カードに記載されている識別番号を確認する必要があり、この作業を作業者が目視で確認しています。

この識別番号はカードによって文字サイズが小さいものもあるため、

作業者によって作業時間が異なる、不確実であるという問題があります。


そこで、この作業者の目視に頼っている識別番号の確認作業を改善し、

作業者の作業時間を短縮するとともに確実性を上げたいと思い、改善することにしました。


改善方法

光学文字認識を利用します。

光学文字認識(Optical Character Recognition)は画像データのテキスト部分を認識し、文字データに変換するソフトウェアです。

一般に”OCR”といわれます。

パスポート、請求書、文書の印刷物など紙に記載されたデータをデータ入力する手法として広く使われています。


今回はカメラでカードを撮影し、撮影した画像データからOCRを使用して文字認識を行います。

OCRソフトウェアは、オープンソースでありGoogleが開発を後援している「Tesseract(テッセラクト)」を使用します。


今後

改善までの取り組み過程を書いていこうと思います。

取り組んでいく中で感じたことやわかったことなど、提供できればと思います。

ぜひお楽しみに。