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基于AI视觉（jiào）的（de）标（biāo）签动态（tài）检测（cè）方（fāng）案

方案简（jiǎn）介

Solution brief

现有产线多采用人工检测标签（qiān）内容及缺陷检（jiǎn）测，存在低效（xiào）可靠性差，不良率高（gāo）、生产用工及（jí）售后费用大、品牌形象受损等（děng）问题。

中科（kē）乐鱼网页版登录入口和迪宏“基于AI的标签动态检测（cè）系统”，以基于（yú）AI视（shì）觉的深度神经网络算法模（mó）型（xíng）为核（hé）心（xīn），结合外（wài）观检测、条码读取、标签（qiān）内容识别及（jí）瑕疵检测等模（mó）块，组成一套（tào）完整（zhěng）的多功能智能集成系（xì）统，可快速完成定制化开发，本地化部署（shǔ），有（yǒu）效解（jiě）决上述问题。

方案功（gōng）能

Solution function

多个智能识别模块集成一体，包括外（wài）观属性识别（bié）（如尺寸（cùn）、颜色等）、条码读（dú）取及标签（qiān）内容识别、标签（qiān）瑕疵识别（如（rú）标签打（dǎ）印残（cán）缺、模糊（hú）、断连、丝（sī）印不良等等）。

方案（àn）亮点

Bright spot

系统一体（tǐ）化集成多个智能识别检（jiǎn）测模（mó）块；深度学习算法模型具备高准确性（xìng）；支持（chí）客户快速（sù）高度定制需求（qiú）；系统可以实现（xiàn）“四无”对接能高效快速部署运行；通用性（xìng）稳定性强，已在多家（jiā）世界500强（qiáng）企业应用。

条码读取、标签内容OCR识别、缺陷（xiàn）检测需求。
深度学习算法模型支持客户特有的标签字体、颜色（外观（guān））识别，标签缺（quē）陷检测需求。
系统实现“四无（wú）”对接：无需（xū）产线改（gǎi）造；无停留动态识别检测；数据无缝对接；无需云端部署。
相比传统（tǒng）处理方法（fǎ），系统深度学习算法模型极大地提高了识别准确度。
在多家世界500强制造企业落地实（shí）施，成（chéng）功案例丰富，实施部署快捷（jié）。

应用场景（jǐng）

Application scenario

工业案例

Project case

随着产品质量标准和售（shòu）后服务要求越来（lái）越高，产品外观质量检查（如尺寸、颜色等（děng））、条码读取、标签内容OCR识别，及相关的各种缺（quē）陷检测（如产品表面瑕疵、标（biāo）签打印（yìn）错（cuò）误或打（dǎ）印质量不（bú）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（xìng）差，导致产品品（pǐn）质不稳定、不良品率高、生产（chǎn）用工及售后费用大、品牌形象受损等一系列问题。 HP打（dǎ）印机项（xiàng）目是对打印机标签进行外（wài）观检（jiǎn）测，主要检测颜（yán）色准确、字迹清晰度、内容是否（fǒu）正确（què）、标（biāo）签是否按规定位置粘贴、标签打印错误或打印质量不良等缺陷。性（xìng）能指标完全满足客（kè）户要求，在几项关（guān）键指标上（shàng）性能超出客户预期。

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