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基（jī）于AI视觉的标签动态（tài）检测方（fāng）案

方案简（jiǎn）介

Solution brief

现有产线多采用人工检测（cè）标签内容及缺陷检测，存在低效可靠性差，不（bú）良率高（gāo）、生产（chǎn）用工及售后（hòu）费用大、品（pǐn）牌形象受损等问题。

中科开元网站登录入口_开元和迪宏“基于AI的标签动态检（jiǎn）测系统”，以（yǐ）基于AI视觉的深度神（shén）经网络算法模型为核心，结合（hé）外观检测、条码读取、标（biāo）签内容（róng）识别及瑕疵检测等模块，组成（chéng）一套完整的多功能智能集成系统，可快（kuài）速完成定制化开发（fā），本地（dì）化部（bù）署，有效解（jiě）决上述问题。

方案（àn）功（gōng）能（néng）

Solution function

多（duō）个（gè）智能识（shí）别（bié）模（mó）块（kuài）集成一体，包（bāo）括外观（guān）属（shǔ）性识别（bié）（如尺寸、颜色等）、条码读取及标签内容识别、标签瑕疵识（shí）别（如（rú）标签打印残缺、模糊（hú）、断连、丝印不良等等（děng））。

方案亮点

Bright spot

系（xì）统（tǒng）一体化集成多个（gè）智能识别检（jiǎn）测模块；深度学习算法模型具备高准确性；支持客户（hù）快速高度定制需求；系统可以实现“四（sì）无”对接能高效快速部（bù）署运行；通（tōng）用（yòng）性稳定性（xìng）强，已（yǐ）在多家世界500强企业应用。

条码读取、标签（qiān）内容OCR识别、缺陷检测需求。
深度学习算法模型支持客户特有的标签（qiān）字体、颜色（外观）识别（bié），标签缺陷（xiàn）检测需求。
系统实现“四无”对接：无（wú）需产线改造；无停留动态识别检测；数据（jù）无缝对接；无（wú）需云端部署（shǔ）。
相比传（chuán）统处理方法，系统深（shēn）度学习算法模型极大（dà）地提（tí）高了识别准（zhǔn）确（què）度。
在多家世界500强制造企业落地实施（shī），成功案例丰富（fù），实施部署快捷。

应用场景

Application scenario

工业案例

Project case

随着产品质量标准（zhǔn）和售后服务要求越来越高，产品外观质量（liàng）检（jiǎn）查（如尺（chǐ）寸（cùn）、颜色（sè）等（děng））、条码（mǎ）读取、标签内容OCR识别，及相（xiàng）关的各种缺陷检测（cè）（如产品表（biǎo）面瑕疵、标签（qiān）打印错（cuò）误或打印质量不（bú）良等）越（yuè）来越受到重视。现有产（chǎn）线多采用人工进行检查，效率低（dī），可靠性差，导致产品（pǐn）品质不稳（wěn）定、不良品率高、生产用工及（jí）售后费用大、品（pǐn）牌形（xíng）象受损等一系列问题（tí）。 HP打印机项目是对打印机（jī）标签进行外观检（jiǎn）测，主要检测颜色准确、字迹清晰（xī）度、内容是否正确、标签是否按（àn）规定位置粘贴、标签打（dǎ）印错误或（huò）打印质量不（bú）良等缺陷（xiàn）。性（xìng）能指标（biāo）完全满足客户要求，在几项关键（jiàn）指标上性能超出（chū）客（kè）户预期。

打印机标签检测现场图
打印机标签检测现场图
打印机标（biāo）签检测现（xiàn）场（chǎng）图（tú）