헤드 스탬프(Headstamps)는 탄약의 사용, 안전한 운송, 보관 및 품질 관리를 설명하는 분류 시스템 역할을 하는 탄약 표시입니다. 경찰 및 군에서는 탄약 통제 데이터베이스를 사용하여 무기고 안팎으로의 모든 탄약 이동을 등록합니다. 이러한 검사 및 입고 작업은 경찰관 및 담당 군인이 직접 수행하며 매년 수백 시간의 비용이 소요됩니다. 대만 경찰청(NPA)은 The Imaging Source 리셀러인 Nevis Technology와 협력하여 탄약을 검사하고 분류하기 위한 딥러닝 기반 광학 문자 인식(OCR) 기능을 갖춘 머신 비전 시스템을 제작 하였습니다. 프로젝트 엔지니어들은 Nevis Technology가 해당 응용 분야를 위해 특별히 개발한 시스템 소프트웨어와 함께 사용할 The Imaging Source의 DMK 33GP031 GigE 흑백 산업용 카메라를 선택했습니다. 새로운 검사 시스템을 통해 NPA는 목록 작성 프로세스를 완전히 자동화하여 노동력을 절약하고 오류를 줄일 수 있었습니다.

흑백 산업용 카메라는 OCR을 위해 대비가 풍부한 이미지를 제공합니다.

NPA는 수년간 신규 및 중고 탄약 검사를 자동화하는 방법을 모색해 왔으며, NPA가 모든 종류의 비전 기반 검사 시스템을 사용한 것은 이번이 처음이었습니다. 안정적이고 매우 정확한 시스템을 찾는 것이 가장 큰 목표였습니다.

Nevis Technology는 The Imaging Source의 흑백 카메라 두 대가 서로 다른 각도에서 탄약 트레이의 이미지를 캡처하는 시스템을 고안했습니다. OCR과 같은 머신 비전 작업에 이상적인 흑백 카메라는 향상된 이미지 대비와 해상도를 제공하여 선명하고 대비가 풍부한 이미지를 제공하여 강력한 문자 위치 파악, 분할 및 추출을 할 수 있습니다. 

소프트웨어 알고리즘은 추출된 데이터를 사전 훈련된 데이터 세트와 비교합니다. 설정된 표준(NOK)을 충족하지 않는 빈 셀이나 케이스는 빨간색으로 표시됩니다(아래 이미지 참조). 이 시스템은 5초마다 하나의 탄약 트레이(일반적으로 트레이당 50발)를 완전히 검사하여 NPA의 프로젝트 요구 사항을 충족합니다. Nevis는 "머신 비전 시스템을 사용하여 사양이 다른 총알을 자동으로 식별, 보고 및 선별함으로써 경찰 부서는 성공적으로 인력을 약 60% 줄이고 연간 최대 NT$200만 달러를 절약했습니다."라고 보고하였습니다.