EBpay

基于AI视（shì）觉的（de）标签动态检测方案

方案简介

Solution brief

现有产（chǎn）线多采（cǎi）用人工检测标签（qiān）内容及缺陷（xiàn）检测，存在低效可靠（kào）性差，不良率（lǜ）高、生产（chǎn）用工及售（shòu）后费（fèi）用大（dà）、品牌形象受损等问题。

中科EBpay和迪宏“基于AI的标签动态检测系统”，以基（jī）于AI视觉的深度神经（jīng）网（wǎng）络算法模（mó）型为核心，结合外观检（jiǎn）测、条码读取、标签内容识别及瑕疵检测（cè）等模块，组成一套完整的多功能智能集成系统，可快速（sù）完成定制化开发，本地化部署，有效（xiào）解（jiě）决（jué）上述（shù）问题。

方（fāng）案功能

Solution function

多个智能识别模块集成一体，包括（kuò）外观属性识（shí）别（如尺寸、颜（yán）色等）、条码读取（qǔ）及（jí）标签内容识别、标签瑕疵识别（如标（biāo）签打印残缺、模（mó）糊、断连、丝印不良等（děng）等（děng））。

方案（àn）亮点

Bright spot

系统一体化集成多个智能识别检（jiǎn）测模（mó）块（kuài）；深度学习算法模型具备高准确性；支持客户（hù）快速（sù）高度定制需求；系统可以（yǐ）实现（xiàn）“四无”对接能（néng）高效快速部署运行；通（tōng）用性稳定性强，已在（zài）多家（jiā）世界（jiè）500强企业应（yīng）用。

条码读取、标签内（nèi）容OCR识（shí）别（bié）、缺陷（xiàn）检测（cè）需求。
深度学习（xí）算法（fǎ）模型支持（chí）客（kè）户特有的（de）标签（qiān）字体（tǐ）、颜色（外观）识别，标签（qiān）缺陷检（jiǎn）测需求。
系统（tǒng）实现“四无”对接（jiē）：无需产线（xiàn）改造；无停（tíng）留动（dòng）态识（shí）别（bié）检测；数据无缝对接；无需云端部署。
相比传统处理方法，系统深（shēn）度学习算法模型极大地提高了识别准确度。
在多（duō）家世界500强制（zhì）造企业落地实（shí）施，成（chéng）功案例丰富，实（shí）施部（bù）署快（kuài）捷（jié）。

应（yīng）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（wù）要（yào）求越来越高，产（chǎn）品外（wài）观质量检查（chá）（如尺（chǐ）寸、颜色等）、条码读（dú）取、标签内容OCR识别，及相关（guān）的各种缺（quē）陷检测（如产品表面（miàn）瑕疵、标签打印错误或打印（yìn）质量不良等（děng））越来（lái）越受到重视。现有（yǒu）产线（xiàn）多（duō）采（cǎi）用人工进行检查（chá），效率低（dī），可靠性差，导致产（chǎn）品品质不（bú）稳（wěn）定（dìng）、不良品率高、生产用工及售后（hòu）费用大、品（pǐn）牌形象受（shòu）损等一系（xì）列问题。 HP打印机（jī）项目是对打印机标签进行外（wài）观检测，主（zhǔ）要（yào）检测颜色准确、字迹清（qīng）晰度、内容是否正确、标签是否（fǒu）按规定位置（zhì）粘（zhān）贴、标签打印错误或打印质量不良等缺陷。性能（néng）指标完全满足客户要求，在几项关键（jiàn）指标（biāo）上（shàng）性能超出客（kè）户预期（qī）。

打（dǎ）印机标签检测（cè）现场图
打印机标签（qiān）检测（cè）现场图
打印（yìn）机（jī）标签检测现场（chǎng）图