Prüfung der Bestückung von Makeup-Sets

Bestätigung des Vorhandenseins und der Lage der Teile von Kosmetiksets

Bestückungsüberprüfung von Makeup-Sets-2

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Die Farbe und Textur der Kosmetika in einem Makeup-Set sind wichtig. Ein Farbton, der eine Nuance heller oder dunkler als erwartet ist, kann zu einer Diskrepanz mit der Haut oder dem gewünschten Look führen. Verbraucher*innen sind bezüglich der gewünschten Farben äußerst genau. Ebenso, wie die Entwicklung und Fertigung von Kosmetika immer ausgeklügelter wurden, sind die Verbrauchererwartungen gestiegen.

Die Kosmetikverpackung wurde ebenfalls immer individueller. In einer Makeup-Palette oder einem Set können sich viele unterschiedliche Grundierungen, Foundations, Formen von Rouge, Lipgloss, Puder, Bräunungspuder sowie andere Makeup-Texturen und -Formen befinden, und jedes Set kann sich vom vorhergehenden hinsichtlich Auswahl und Positionierung unterscheiden.

Daher wurde es wesentlich komplexer, Makeup-Sets einer Sichtprüfung auf Vollständigkeit und Richtigkeit zu unterziehen. Die zunehmende Vielfalt an Textur- und Farbkombinationen hat die Programmierung der herkömmlichen industriellen Bildverarbeitung zur zuverlässigen Erkennung der einzelnen Komponenten schwierig gemacht. Kleine Fehler in Bezug auf den Inhalt einer Palette können erhebliche negative Auswirkungen auf diesen anspruchsvollen Markt haben, was zu Reputations- und Umsatzverlusten führen kann.

Cognex Deep Learning unterscheidet gleichzeitig geringe Farb- und Texturabweichungen. Das Bestückungsüberprüfungstool wird anhand von Bildsätzen einer Vielfalt von Produkten, die sich in einer Makeup-Palette befinden können, trainiert. Anschließend lokalisiert und bestimmt es jedes Produkt genau in allen geprüften Sets und bemerkt dabei fehlende, falsch positionierte oder nicht ausreichend befüllte Produkte. Eine genaue Prüfung der Bestückung von Makeup-Sets mit Deep Learning stellt sicher, dass mangelhafte Produkte nicht ausgeliefert werden, wodurch die Qualität garantiert und der Ruf der Marke bewahrt wird.

 

Beispiele von guten und fehlerhaften Makeup-Sets

 

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