存在检测和装配验证系统

任何客户想要的最后一件事是打开一个包裹并找到一些缺失的东西 - 它损害了信任并破坏了品牌。在汽车、消费品、电子产品和制药等行业，即使是最小的监督也可能导致重大后果：召回、安全风险、延误、消费者投诉和销售损失。

传统的机器视觉和人工检查往往难以跟上 - 特别是在辅助包装期间，当物品被包裹以在纸板，塑料，泡沫或泡沫包装等材料中分发时。这些材料虽然因其保护质量和成本而被选中，但可能会模糊组件，其不同的纹理，透明度和结构特性很容易使标准视觉系统和人眼混淆。不一致的照明条件、组件尺寸或方位的变化以及复杂的装配线使过程进一步复杂化，导致不准确的检测和遗漏的缺陷。 

制造商面临的常见挑战包括：

• 包装复杂性： 收缩包装或紧密包装的产品使目视检查更加困难。
• 手动检查不一致： 人工检查忽略了细微的错误，特别是在高生产速度下。
• 退款和退货： 缺失项目会带来客户不满的风险，并增加财务成本。
• 品牌声誉： 产品遗漏会损害品牌信任和忠诚度。  

答案？ 自动 AI 驱动的检查，可降低复杂性，以确认每个项目都已到位。 

自动检查将这一切结合在一起。制造商依靠先进的视觉系统来提高产量/处理量，而不会影响质量、安全性或包装完整性。错误可能发生在任何阶段，尤其是当零件很小或类似时，或识别标记不清晰或隐藏时。  

在产品离开地面之前，AI 驱动的解决方案会发现装配错误和组件缺失。底线？ 更少的监督。更快的产量/处理量。相信离开生产线的每款产品都是完整、合规且客户就绪的。

康耐视 视觉系统可提早发现问题、提高准确性并减少停机时间，即使在快速移动的生产线上，也能提升最终装配性能。它们旨在适应苛刻的环境，确保可靠的性能和每次的完整组装。康耐视 视觉系统可以进行各种行业的装配验证，包括： 

• & 餐饮： 在辅助包装过程中，即使在收缩包装下，也要验证所有瓶子和包装物品的存在，帮助制造商避免退款、减少退货并保护品牌声誉。  
• 制药&： 确保监管传单插页的正确放置和完整性 - 区分包装和复杂背景，无论方位如何 - 以确保合规性，可用性，并避免昂贵的召回。 

In-Sight 视觉系统高速、高分辨率成像与基于 AI 的边缘学习和基于规则的算法相结合，以处理各种检测应用。随着产品在制造过程中的移动，这些系统会监控每个步骤，以无与伦比的速度和准确性检测组件是否存在。  

通过及早发现问题，康耐视 系统有助于确保最终装配的最大可靠性和精度，从而最大限度地减少隔离产品、报废故障货物或停止生产的需求。其结果是，希望提供最高品质产品的制造商的运营效率更高。  

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