Qualitätsprüfung der Etiketten
Erkennung von Etikettenmängeln oder -fehlern und Erfüllung von Qualitätsstandards
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Grafische Programmierumgebung für Deep Learning-basierte industrielle Bildanalyse
Konsumgüteretiketten enthalten produktspezifische Daten wie Herkunft, Datum, Ablaufdatum, Menge oder Klasse. In vielen Fabriken steuert die Bildverarbeitung die Ausrichtung und Platzierung von Etiketten sowie die Inspektion. Verschmierte Tinte und das Drucken mit niedrigem Kontrast wirken sich häufig auf gedruckte und aufgebrachte Tintenstrahletiketten aus, wodurch die Lesbarkeit vieler Barcodes gefährdet wird. Barcode-Druckfehler und schlechte Etikettenqualität erfordern manuelle Eingriffe, verlangsamen die Produktion und stellen Hersteller und Partner vor Herausforderungen.
Während des Etikettierungsprozesses sind viele Fehler aufgrund der Ausrichtung auf dem Band und der gekrümmten Oberflächen von Artikeln schwer zu erkennen. Qualitätskontrollen stellen sicher, dass die Produktkennzeichnung fehlerfrei ist. Bildverarbeitungssysteme mit Oberflächenerkennungstechnologie garantieren, dass Etiketten sauber und ordentlich ohne Falten, Luftblasen, Risse oder andere Erhebungen angebracht werden.
In-Sight Bildverarbeitungssysteme mit Extraktionstechnologie verwenden Beleuchtungs- und Softwarealgorithmen, um kontrastreiche Bilder zu erzeugen, die die 3D-Merkmale verbessern. Sie erkennt Fehler und Defekte wie z. B. zerrissene oder knittrige Etiketten. Monochrom- und Farbmodelle identifizieren Farbfehler und prüfen Etiketten hinsichtlich Einheitlichkeit und Qualität von Größe, Form, Farbe und Textur. Diese Qualitätskontrollmaßnahme senkt die Fehlerquote, trägt zur Erfüllung strenger Qualitätsstandards bei und gewährleistet Kundenzufriedenheit.