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基于AI视觉（jiào）的（de）标签动态检测方案

方（fāng）案（àn）简介

Solution brief

现有产线多采用人工检测标签内容及缺陷检（jiǎn）测，存在低效可靠（kào）性差，不良（liáng）率高、生产用工及售（shòu）后费用大、品牌（pái）形象受损等问题。

中科乐鱼在线和迪宏（hóng）“基于AI的标签（qiān）动态检（jiǎn）测系统（tǒng）”，以基于（yú）AI视（shì）觉的（de）深度神（shén）经网络算法模型为核心（xīn），结合外观检测、条码（mǎ）读取、标签内（nèi）容识别及瑕（xiá）疵检测等模块，组（zǔ）成一（yī）套完整的（de）多功（gōng）能智能集成（chéng）系统，可快速完成定制化开（kāi）发，本（běn）地化（huà）部署，有（yǒu）效解（jiě）决上述问题。

方案功能

Solution function

多个智（zhì）能（néng）识别模（mó）块集成一体，包括外观属性识别（如尺寸（cùn）、颜色（sè）等）、条（tiáo）码读取及标签内容识别、标签瑕疵（cī）识别（bié）（如标签打印残缺、模糊、断连（lián）、丝印不良等等）。

方案亮点

Bright spot

系统一体化集成多个智能（néng）识别（bié）检（jiǎn）测模块；深度学习算法模型具备（bèi）高准确性；支持客户快速高度（dù）定制需（xū）求（qiú）；系统可（kě）以实（shí）现（xiàn）“四无”对接能高（gāo）效快速部（bù）署运行；通（tōng）用性稳定性强，已（yǐ）在多家（jiā）世界500强（qiáng）企业（yè）应用。

条码读取、标（biāo）签内容OCR识别、缺陷（xiàn）检测（cè）需求。
深度（dù）学习（xí）算法模型支持客（kè）户特有的标签字体、颜色（外观）识别，标签缺陷检测（cè）需求。
系统实现“四无（wú）”对（duì）接：无需产线改造；无停（tíng）留动态识别检测（cè）；数据无（wú）缝对接；无需云（yún）端部署。
相比（bǐ）传统处（chù）理方法，系（xì）统（tǒng）深（shēn）度学习算法模型极大地提高了识别准确度。
在多家世界500强制造企（qǐ）业（yè）落地实施，成功案例丰富，实施部署快（kuài）捷（jié）。

应用场景

Application scenario

工业案例

Project case

随着产品质（zhì）量标准和售后服（fú）务要求越来（lái）越高，产品外观质量检（jiǎn）查（如尺（chǐ）寸、颜（yán）色（sè）等（děng））、条码读取、标签（qiān）内容OCR识（shí）别，及相关的各种缺陷检测（cè）（如（rú）产（chǎn）品表面瑕疵、标签打印错误或打印质量不（bú）良（liáng）等）越（yuè）来越（yuè）受（shòu）到重视。现有产线多（duō）采用人工进（jìn）行检查，效率低，可靠性差，导致产品品质不（bú）稳定、不良品（pǐn）率高（gāo）、生产用工及售后费用大、品牌形（xíng）象受损（sǔn）等一系（xì）列问题。 HP打印机项目（mù）是对打印机标（biāo）签进行外观（guān）检测，主要检测（cè）颜色准确、字迹（jì）清晰度、内容（róng）是否正确、标签是否（fǒu）按规定位置粘（zhān）贴、标签打（dǎ）印（yìn）错误或打印质（zhì）量不良（liáng）等缺陷。性能指标（biāo）完全满足客户要求，在几项关键指（zhǐ）标上性能超出客户（hù）预期。

打印机标签检（jiǎn）测现场图
打印机标签检测现（xiàn）场图
打印机（jī）标签检测现场图