九游娱乐

基（jī）于AI视觉的标签（qiān）动（dòng）态检（jiǎn）测（cè）方案

方案简介

Solution brief

现有产线（xiàn）多采用人（rén）工检测标签（qiān）内（nèi）容及缺陷检测，存（cún）在低效可靠（kào）性（xìng）差，不良率（lǜ）高（gāo）、生（shēng）产用工及售后费用大、品牌形象受损等问题。

中科九游娱乐和迪宏“基于AI的标（biāo）签动态检测系统”，以基于AI视觉的深度神经网络算法模（mó）型为（wéi）核心，结合外观检（jiǎn）测、条码（mǎ）读取、标（biāo）签内容识别及瑕疵检（jiǎn）测等模块，组（zǔ）成（chéng）一套（tào）完整的（de）多功（gōng）能智能集（jí）成系统，可快速完成定制化开发，本地化部署，有效解决上述（shù）问题。

方案（àn）功能

Solution function

多（duō）个智（zhì）能识别模块集成一体，包括外观属性识别（如尺寸、颜（yán）色（sè）等（děng））、条码读取及标签内容识（shí）别、标签瑕（xiá）疵识（shí）别（如标（biāo）签打印残缺、模糊、断连、丝（sī）印不良（liáng）等等）。

方案亮点

Bright spot

系统（tǒng）一体化（huà）集（jí）成多个智能识（shí）别检测（cè）模块；深度学习算法（fǎ）模型具（jù）备高准确性；支持客户快速高度定（dìng）制需（xū）求；系统可（kě）以（yǐ）实现“四无”对接能（néng）高效（xiào）快速部署运（yùn）行；通用性稳定（dìng）性（xìng）强，已在多家世界500强企（qǐ）业应用。

条码（mǎ）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（hù）特有的标签字体、颜色（外观）识（shí）别（bié），标签缺陷检测（cè）需（xū）求（qiú）。
系（xì）统实现“四无”对（duì）接：无需产（chǎn）线改（gǎi）造；无停（tíng）留（liú）动态识别检测；数据无缝对接；无需云端（duān）部署。
相比传（chuán）统（tǒng）处理方法，系统深度学习算法（fǎ）模型（xíng）极大地提（tí）高了识别（bié）准确（què）度。
在多家世（shì）界500强制造企业（yè）落地实施，成功案例丰富，实施部署快捷。

应用场景

Application scenario

工业案例

Project case

随（suí）着产品质量标准和售后服（fú）务要求越来越高，产品（pǐn）外观质量检查（如（rú）尺寸、颜色等）、条码读取（qǔ）、标签内容（róng）OCR识别，及相关的各种缺（quē）陷检测（如产品（pǐn）表（biǎo）面瑕疵、标（biāo）签打印错（cuò）误或打印质量不良等）越来越（yuè）受到重视。现有（yǒu）产线多采用人工进行（háng）检查（chá），效率低，可靠性差，导致（zhì）产品品质不稳定、不良品率高、生产用工及售（shòu）后费用大、品（pǐn）牌（pái）形象受（shòu）损（sǔn）等一系列问题。 HP打印（yìn）机项目是对打（dǎ）印机标签（qiān）进行外观（guān）检（jiǎn）测，主（zhǔ）要检测颜色（sè）准确、字迹清晰度、内容（róng）是（shì）否正确、标签是（shì）否按规定位置粘贴、标签打印（yìn）错误或打印质量不良等缺陷。性能指标完全满足（zú）客户要（yào）求（qiú），在几项关键指标上性能超出客户预期。

打（dǎ）印机标签检测现场图
打（dǎ）印机标签检测（cè）现场图
打印机标签检（jiǎn）测现场（chǎng）图