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基于AI视觉的标（biāo）签动态检测方案

方案简（jiǎn）介

Solution brief

现（xiàn）有产（chǎn）线多采用人工检（jiǎn）测标签内容（róng）及（jí）缺陷（xiàn）检测，存在低效可靠性（xìng）差（chà），不良率高、生产用工及售（shòu）后费（fèi）用大（dà）、品牌形象受损等问题（tí）。

中科迪（dí）宏“基于（yú）AI的标签动态检测（cè）系统”，以基（jī）于AI视觉的深度神经网络算（suàn）法模型（xíng）为（wéi）核心（xīn），结合外观检测、条码读（dú）取、标签内容识别（bié）及瑕疵检测等模块，组成一套（tào）完整（zhěng）的多功能智能集成系统，可快速完成定制（zhì）化开发，本（běn）地（dì）化部署，有效解决（jué）上述问题。

方案功能

Solution function

多个（gè）智能（néng）识别（bié）模块集成（chéng）一体，包括外（wài）观属性识别（如尺寸、颜色等）、条码读取（qǔ）及标签内（nèi）容识别、标签瑕疵识别（如标签打印（yìn）残缺（quē）、模糊、断连（lián）、丝印不良等等）。

方案亮点

Bright spot

系统一体化（huà）集成多（duō）个智能识别检测模块；深度（dù）学（xué）习算法模型（xíng）具备高准确（què）性；支持客户快速高（gāo）度定制需求；系统可（kě）以实现“四无”对接（jiē）能高效快速部署运行；通用性稳定性强，已在多家世（shì）界500强企业应用。

条码读取、标（biāo）签（qiān）内容OCR识别、缺陷检测需求。
深（shēn）度（dù）学习算法模型支持客户特有（yǒu）的标签字体（tǐ）、颜色（外观）识别，标（biāo）签缺陷检（jiǎn）测（cè）需求。
系（xì）统实现（xiàn）“四无”对接：无（wú）需产线改造；无停留动态识别检测；数据无缝（féng）对（duì）接（jiē）；无需云（yún）端（duān）部署（shǔ）。
相比传统处理方法，系统深度学习算法模型极大地（dì）提（tí）高了（le）识别准（zhǔn）确度（dù）。
在（zài）多家世界500强制造企业落（luò）地实（shí）施（shī），成功（gōng）案例丰富（fù），实施（shī）部署（shǔ）快捷。

应用场景

Application scenario

工业案例

Project case

随着（zhe）产品质量（liàng）标准和售后服务要求越来越高，产品外（wài）观质（zhì）量检查（如尺寸、颜（yán）色等（děng））、条码读取（qǔ）、标签内（nèi）容OCR识别，及相关的各种（zhǒng）缺陷检（jiǎn）测（如产品表（biǎo）面瑕疵（cī）、标签打印（yìn）错误或打印（yìn）质量不良等）越来越受到重视。现有产线多采用人工进行检查，效率低，可靠性差，导致（zhì）产品品质不稳定、不良（liáng）品率（lǜ）高、生产用工及售后费用大、品（pǐn）牌形（xíng）象受损等一系列问（wèn）题。 HP打（dǎ）印机项目是对打印机标签（qiān）进行外观检测，主要检测颜色准确（què）、字迹清晰度、内容是否正确、标签是（shì）否按规定位置粘（zhān）贴（tiē）、标（biāo）签打（dǎ）印错误或（huò）打印质量不（bú）良等缺陷（xiàn）。性能指标完全满足客户要求，在（zài）几项关键指标上性能超出客（kè）户预期（qī）。

打印（yìn）机标签检测现场图
打（dǎ）印机标签检测现场图
打（dǎ）印机标签（qiān）检测现（xiàn）场图