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基于AI视觉（jiào）的标签动（dòng）态检测方案

方案简介

Solution brief

现有产线多（duō）采用人工（gōng）检（jiǎn）测标签内容及（jí）缺陷检（jiǎn）测，存在（zài）低（dī）效可（kě）靠性（xìng）差，不良率（lǜ）高、生产用工及售后（hòu）费（fèi）用大、品牌形象（xiàng）受损（sǔn）等问（wèn）题。

中科迪（dí）宏“基于AI的标签（qiān）动态检测系统”，以（yǐ）基（jī）于AI视觉的深度神经网络算法模（mó）型为核（hé）心，结合外观检测、条码（mǎ）读取（qǔ）、标签内容识别及瑕疵（cī）检测等模块，组成一套完整的多功能智能集成系统（tǒng），可快速（sù）完成（chéng）定（dìng）制化开发，本地化部署，有效解决上述问题。

方案功能

Solution function

多（duō）个智能识别模块集（jí）成（chéng）一体，包括外（wài）观属（shǔ）性识别（如尺寸、颜（yán）色等）、条码（mǎ）读取及标签内（nèi）容识（shí）别、标签瑕疵识（shí）别（如标（biāo）签（qiān）打印残缺、模糊、断连、丝（sī）印不良（liáng）等等（děng））。

方案亮点

Bright spot

系统一（yī）体（tǐ）化集（jí）成多个智（zhì）能识别检测模块；深度学习算法模型（xíng）具备高（gāo）准确性；支持（chí）客户快速（sù）高（gāo）度定制（zhì）需求；系统可以实现“四（sì）无（wú）”对（duì）接（jiē）能高效快速部（bù）署运行；通用性稳定性（xìng）强，已在多家世界500强（qiáng）企业应用（yòng）。

条码读取（qǔ）、标签内（nèi）容（róng）OCR识别、缺陷检测需求。
深度学习算法模型支持（chí）客户特（tè）有的标签字体、颜色（外观）识别，标签缺陷检（jiǎn）测需求。
系统实现“四无（wú）”对接：无需（xū）产线改造（zào）；无停（tíng）留动态识别检测；数据无缝（féng）对接；无需（xū）云端部署。
相比（bǐ）传统处理方法，系统深度学习（xí）算法（fǎ）模型极大地（dì）提（tí）高（gāo）了识别准确（què）度。
在（zài）多家（jiā）世（shì）界500强制造企业落地实施（shī），成功案例丰富，实施（shī）部署快捷。

应用场景

Application scenario

工（gōng）业案例

Project case

随（suí）着产品质量（liàng）标准和售后服务要求越来越高，产（chǎn）品外（wài）观质量检（jiǎn）查（如尺寸、颜色等）、条（tiáo）码读取、标签内（nèi）容OCR识（shí）别，及相关的（de）各种缺陷检测（cè）（如产（chǎn）品表面瑕疵、标（biāo）签打印错误或（huò）打印（yìn）质量不良等）越来越（yuè）受到（dào）重视。现（xiàn）有产（chǎn）线（xiàn）多（duō）采用人工进行检查，效率低，可（kě）靠性差，导致产品品质不（bú）稳定、不良品率高、生产用工（gōng）及售后（hòu）费用大、品牌形象受损等一系列问题。 HP打印机项（xiàng）目是对打（dǎ）印机标签（qiān）进行外观检（jiǎn）测，主要检测（cè）颜色准（zhǔn）确（què）、字迹清（qīng）晰度、内容（róng）是否正确、标签是否按（àn）规（guī）定位置粘贴、标签打印错误或打印（yìn）质量不良等（děng）缺陷（xiàn）。性（xìng）能指标（biāo）完（wán）全满足客户（hù）要求，在几（jǐ）项关（guān）键指标上性能超出客户（hù）预期。

打（dǎ）印机（jī）标签检测现场图
打印机（jī）标签检测现场图（tú）
打印机标（biāo）签检测现场图