依靠 AI 驱动的包装检测系统保护产品完整性

包装检测是关键质量门之一，涵盖从载有产品的容器到运输周转箱的所有方面，从医药、消费品到个人护理，适用于不同的行业。初级包装是必不可少的产品接口，如确保无菌性的医药泡罩包装或保持新鲜度的消费品容器，次级包装则在分销过程中提供供应链保护、法规合规性和品牌差异化。

检测系统必须验证包装完整性，确保外观质量，并满足不同应用的监管要求。在医药领域，这意味着严格的安全性和可追溯性合规性；对于消费品行业，提供品牌保护和视觉吸引力；在个人护理领域，需要检测可能影响安全性或顾客满意度的密封缺陷。

现代化生产线保持高速运行，并涉及多样性材料，带来复杂的检测挑战。反光塑料裹包膜、透明容器和多变的产品排列方式带来传统系统难以可靠处理的视觉挑战。风险很高 - 缺陷包装可能引发召回，导致高达 1000 万美元的高昂代价，损害品牌声誉，并危及消费者安全。这些现实情况使先进的视觉解决方案对于适应现今包装运营的复杂性至关重要。

现代化包装检测带来超出基于规则的传统视觉系统能力范围的复杂挑战。这些挑战源于高反光材料、产品排列变化和多样性包装细微缺陷检测需求，并维持高生产线速度。

透明塑料包装和金属表面等反光材料会产生眩光和热斑，可能掩盖缺陷并导致照明不均匀。传统照明和成像方法难以平衡明亮反光区域与较暗区域之间的曝光，通常需要采集多个图像，导致生产速度减慢。

关键检测挑战包括：

• 产品排列多变性，包括内容物位置、方位或数量在可接受的范围内变化
• 印刷设计、透明包装和可视化的产品内容物带来的复杂视觉背景
• 细微缺陷检测，包括密封不完整、膜损坏和棘手表面上的污染
• 高速生产线需要快速检测，并且不降低多种类型包装的检测准确性
• 监管合规性验证 ，包括批次代码、到期日期和防篡改功能

单条生产线上的多种品牌、图案设计和配置使这些问题进一步复杂化，导致传统系统需要不断重新编程。要满足这些需求，需要自适应智能和先进的成像——只有先进的机器视觉技术才能提供这些功能。

康耐视 基于 AI 的包装检测系统依靠先进的缺陷检测和专业成像将复杂的质量控制挑战转变为可靠的自动化流程。这些系统将基于深度学习的分析与高动态曝光+ （HDR+）技术等创新成果相结合，可解决苛刻的检测应用，并且不影响速度。康耐视专注于提高简单易用性，确保操作员轻松作出更改并保持生产线顺畅运行，无需多年经验。

不同于需要多次曝光的标准 HDR 方法，HDR+ 技术使用单个图像优化局部区域的对比度，以解决反光包装挑战。这使您能够准确检测透明和反光材料，并维持对于现代化生产线至关重要的生产量。 

康耐视关键技术包括：

• 深度学习技术，基于一组可接受和缺陷产品图像进行训练，以学习识别异常，并容忍正常的包装变化
• 边缘学习技术，仅需少量图像进行训练，使复杂任务快速实现自动化
• 快速再训练功能，快速适应新包装设计，显著缩短停机时间
• 将 AI 技术与传统视觉工具相结合，以满足复杂的检测需求

该技术可无缝适应多品种生产运营中常见的频繁设计、品牌和配置变化，如季节性产品或频繁更新的促销包装。基于 AI 的工具可在新图像集上快速重新训练，实现不间断运营。

借助康耐视的全球支持专家网络和深厚的应用专业知识，您可以随时获取所需的帮助，确保仅合规且无缺陷的包装才能进入分销渠道，并维持现代化包装运营所需的速度和可靠性。