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基于AI视觉的标签动（dòng）态检测方案（àn）

方（fāng）案简介

Solution brief

现有产线多采用人（rén）工检（jiǎn）测标签内（nèi）容及缺陷检测，存在低效可靠性差，不良率高、生产用工及（jí）售后费（fèi）用大、品牌形象受损（sǔn）等问题（tí）。

中科迪（dí）宏“基于AI的标签（qiān）动（dòng）态检测系统”，以基（jī）于AI视（shì）觉的深度神经网（wǎng）络算（suàn）法模型为核心，结合外观检测、条码读取、标（biāo）签（qiān）内容识别及瑕疵检测（cè）等模块，组成一套完整的多（duō）功（gōng）能智能集成系统（tǒng），可快速（sù）完成定制化开发，本地（dì）化（huà）部署，有效解（jiě）决（jué）上述（shù）问题。

方案功能

Solution function

多个智能识别模块集成一体，包括外观属性识别（如尺寸、颜色（sè）等（děng））、条码（mǎ）读取及标签内容识别（bié）、标签瑕疵（cī）识别（如标（biāo）签打印残缺、模糊、断连（lián）、丝印不良等等）。

方案亮点（diǎn）

Bright spot

系统一体化（huà）集成多个智能（néng）识别（bié）检测（cè）模（mó）块；深度学习算法模型具备高准确性（xìng）；支持客户快速高度定（dìng）制需求；系统可以（yǐ）实现“四无（wú）”对接能高效快速部署运行；通用性稳（wěn）定性强，已在多家世界（jiè）500强企业应用（yòng）。

条码读取、标签（qiān）内容OCR识别、缺陷检测需求。
深度（dù）学习算（suàn）法模型支持客户特有的标签（qiān）字体、颜色（外观）识别，标签（qiān）缺（quē）陷（xiàn）检（jiǎn）测需求。
系统实现“四（sì）无”对接：无需产线改（gǎi）造；无（wú）停（tíng）留动（dòng）态识（shí）别检测（cè）；数据无（wú）缝（féng）对接；无需云端部署。
相比（bǐ）传统处理（lǐ）方法，系（xì）统深度学（xué）习算法模（mó）型极大地提（tí）高了识别准确度。
在多家世界500强制（zhì）造企业落地实施，成功案例丰富，实施部署快捷（jié）。

应用场景

Application scenario

工（gōng）业案例

Project case

随着产品（pǐn）质（zhì）量标准和售后（hòu）服务（wù）要（yào）求越来越（yuè）高（gāo），产品外观质量检查（chá）（如尺（chǐ）寸（cùn）、颜色等）、条（tiáo）码读取（qǔ）、标签内（nèi）容OCR识（shí）别，及相关（guān）的各种缺陷检测（如产品（pǐn）表面瑕疵、标签打印（yìn）错误或打印（yìn）质量不良等）越来（lái）越（yuè）受到重视。现有产线多采用人工（gōng）进（jìn）行检查（chá），效（xiào）率低，可靠（kào）性（xìng）差，导致产（chǎn）品品质不稳（wěn）定（dìng）、不良（liáng）品率高、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（duì）打印机标签进行（háng）外观（guān）检测，主（zhǔ）要检测颜色准确、字迹清晰度、内容是否正确、标签是否按规定位（wèi）置粘贴、标签打印错误或（huò）打印质（zhì）量（liàng）不良等缺（quē）陷。性能（néng）指标（biāo）完全满（mǎn）足（zú）客户要求，在几项关键（jiàn）指标上性能超（chāo）出客户预期。

打印机（jī）标（biāo）签检测现场图
打（dǎ）印（yìn）机（jī）标签检测现场图
打印机（jī）标签检（jiǎn）测现（xiàn）场（chǎng）图