巧克力裝配驗證
使用 Cognex Deep Learning 進行包裝與裝配驗證，依照巧克力的外觀來識別，計數和驗證。
對於某些食品包裝應用，製造廠商必須仰賴視覺檢測，以確保最終裝配的品質。食品的視覺外觀差異會增加自動化食品業與飲料業檢測系統的複雜度。送達以不同配置的盒子進行包裝的巧克力，就是如此。檢測系統必須成功驗證每一處都包含一塊巧克力，且所放入的種類也正確。
假日主題的 (例如聖誕節或情人節) 巧克力盒更是棘手難題。盒中所放的巧克力可能相同，但所放置的位置可能會依照盒子主題而有所改變。製造廠商必須找到每塊巧克力，並驗證正確的種類放在正確的位置。
同樣地，兩盒巧克力可能會使用像是可裝 6 塊巧克力的相同盒子包裝，但選擇裝入牛奶與黑巧克力等不同口味。在這種情形下，製造廠商就必須計算巧克力數量，並驗證盒中的巧克力選擇正確無誤。
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康耐視深度學習軟體可透過單個圖像自行執行多種特徵的定位和識別任務。Cognex Deep Learning 會依照尺寸，形狀及表面功能特徵來歸納和區分各種不同巧克力的功能特徵。
使用者可對定位工具進行訓練，用於定位必須找到的每種類別的巧克力。使用者可創建各種類別巧克力的資料庫，以供定位工具進行定位，然後可將定位工具用於進行包裝驗證。
經過訓練後，圖像可被分割為不同的區域，定位工具將能在這些區域內檢測巧克力的存在性，並驗證巧克力的類別是否正確。還可在單一生產線有不同包裝變化時，建立多個配置。如此一來，使用者只須使用一項工具，就可將巧克力包裝驗證流程自動化。
