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  • 基于AI视觉的标签动（dòng）态（tài）检测方案

    方案简介

    Solution brief

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    现有产（chǎn）线多采（cǎi）用人（rén）工检测（cè）标签内（nèi）容（róng）及缺陷（xiàn）检测，存在低效可靠性差，不良率（lǜ）高（gāo）、生产用工及售后费用大、品牌形（xíng）象受损等问（wèn）题。


    中科泛亚电竞和迪宏“基于AI的标（biāo）签（qiān）动态检测系统”，以基于AI视觉（jiào）的深度（dù）神经（jīng）网（wǎng）络算（suàn）法（fǎ）模型为（wéi）核心，结合外观（guān）检（jiǎn）测、条码读（dú）取（qǔ）、标签内（nèi）容（róng）识（shí）别及瑕疵（cī）检（jiǎn）测等模（mó）块，组成一套完整的多（duō）功能智能集（jí）成系统，可快速（sù）完成定制化开发，本（běn）地化（huà）部（bù）署，有效解决上（shàng）述问题。

    方案功能（néng）

    Solution function

    多个（gè）智（zhì）能识别模块集成一体，包括外观属（shǔ）性（xìng）识（shí）别（如尺（chǐ）寸、颜色等）、条码读取及标签内容识别、标签瑕疵识别（如标签打（dǎ）印残缺、模糊、断连、丝印不（bú）良等等）。
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    方案亮点（diǎn）

    Bright spot

    系统一体化集成多个智能识（shí）别检测模块（kuài）；深度学习算法模型具（jù）备高准确性；支持客户（hù）快速（sù）高度定制（zhì）需求；系统可（kě）以实现“四无”对（duì）接能（néng）高效（xiào）快速部（bù）署（shǔ）运（yùn）行；通用性（xìng）稳定性强，已在多家世界500强（qiáng）企业应用（yòng）。
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      条码读取（qǔ）、标签内（nèi）容OCR识别（bié）、缺（quē）陷检测需求。
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      深度（dù）学（xué）习算法（fǎ）模型支持客户特有（yǒu）的标签字体、颜色（外观）识别，标签缺陷检测需求。
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      系统（tǒng）实现（xiàn）“四无”对接：无需产线改造；无停留动（dòng）态识别检（jiǎn）测；数据无缝（féng）对接；无需云端部署。
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      相比（bǐ）传统处理方（fāng）法，系统（tǒng）深度学习算（suàn）法（fǎ）模型极大地提高了识（shí）别准确度。
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      在多家世界500强制造企业 落地（dì）实施，成功案例丰（fēng）富，实施部（bù）署快捷。

    应用（yòng）场（chǎng）景（jǐng）

    Application scenario

    工业案例

    Project case

    随（suí）着产品（pǐn）质量标准（zhǔn）和售后服（fú）务要求越来越高，产品外（wài）观质量检（jiǎn）查（如尺寸、颜色等（děng））、条码读取、标签内容OCR识别，及（jí）相关的各种（zhǒng）缺（quē）陷检测（如产品（pǐn）表面瑕疵、标签打（dǎ）印（yìn）错误或打印质量不良等（děng））越来（lái）越受到重视。现有产线多采用人工进行检查，效率低，可靠性差，导致产品（pǐn）品质不稳定、不良品率（lǜ）高、生产用工及售后费用（yòng）大（dà）、品牌形象受损等一系列问题。 HP打印机项目是对打印机标（biāo）签进行外观检（jiǎn）测，主（zhǔ）要检测颜（yán）色准（zhǔn）确、字迹清晰度、内（nèi）容是否正确、标签是否按规（guī）定（dìng）位置粘贴、标（biāo）签打印错误或打印质量（liàng）不良等缺陷。 性能（néng）指标完全满足客户要（yào）求，在几项关键指标上性能超出（chū）客户预期。
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      打印机标签检测现场图

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      打印（yìn）机标签检测现场图

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      打印机标（biāo）签（qiān）检测（cè）现场图

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