In-Sight 3900 系列
In-Sight 3900 是一款高速 AI 机器视觉系统，专为产量/处理量生产线而构建，具有强大的计算能力和嵌入式 AI，可用于处理高分辨率图像和高级检测。
标签损坏或丢失威胁工作流程效率
确保标签存在，正确定向，并应用于正确的区域不仅仅是外观 - 它是关于运营生存。从首次应用到最终目的地扫描，您的标签必须在整个供应链中对条码扫描仪具有完美的可读性。标签褶皱、折痕或未对位的可能会造成级联问题，影响从自动分拣到法规遵从的所有方面。
标签验证问题揭示了自己在下游，而不是在应用点。贴错标签会导致包装被转移以进行手动处理，从而降低生产线效率，并导致可以避免的耗时的返工。对于具有失效日期和序列化数据的药品标签，这些错误不仅会降低操作速度，还会带来威胁患者安全和法规遵从性的召回风险。
尽早获取问题可以防止下游更昂贵的更正。在应用过程中采集的倾斜标签需要几秒钟才能修复，但在分拣中，相同的问题可能会堵塞设备，延迟发货，并需要手动工作来破坏整个生产过程。这使得实时标签验证对运营效率和质量标准都至关重要。
传统的标签验证系统不够灵活，无法应对许多真实场景
在生产线速度下工作时，验证多种包装上的标签放置是否正确，不会造成错误。标准视觉系统通常难以满足现代包装操作的需求，这些操作涉及不同的容器形状、弯曲的面、多样化的标签材料和整个生产班次中波动的照明条件。
可能压倒传统验证流程的关键挑战包括：
- 弯曲的包装表面： 像化妆品瓶这样的容器以多个角度显示标签，使传统相机的检查变得复杂。
- 复杂的打印背景： 包装上的图案和颜色可能会混淆传统的缺陷检测算法。
- 高速环境：标签必须在毫秒内验证，而不会减慢生产线速度。
- 多种缺陷类型： 气泡、皱纹和错位等问题似乎无法预测，需要自适应检测能力。
传统的基于规则的系统处理标签被错误应用或缺陷的无数方式的能力有限。当标签设计发生变化或引入新的容器形状时，这些系统通常需要大量重新编程，从而导致代价高昂的停机时间。结果？ 错失关键缺陷或产生误报、浪费优质产品和中断运营的验证流程。
康耐视 AI 工具识别和分类缺陷类型。
智能标签检测系统使任何包装格式的验证都变得万无一失
康耐视标签验证系统使用基于 AI 的视觉技术，无需复杂编程即可适应您的特定包装要求。无论容器形状、标签设计或呈现角度如何，我们的边缘学习技术都能检测标签应用异常，确保您的验证过程既快速又准确。
专为应对标签验证挑战而设计的关键功能：
- 高性能读码器： 在验证标签匹配并标记缺陷代码以便立即解决的同时，实现高达 99.9% 的读取率。
- 基于 AI 的缺陷分类工具： 查找并分类特定缺陷类型，包括皱纹、气泡、撕裂和放置错误。
- 快速再培训： 在几分钟内适应新的标签设计或容器形状，而不是数小时或数天。
- 集成验证流程： 在单个系统中处理多个验证点，从读码到视觉质量检测。
这些系统通过在应用过程中发现问题，而不是在生产线上进一步发现问题，从而降低下游问题的风险。在线条码验证器无需手动取出样品即可实现自动化的高速验证和分级，提供持续的故障排除，最大限度地提高质量和正常运行时间。当标签设计发生变化时，直观的 AI 训练工具可让您快速更新，从而减少停机时间并提高设备综合效率 (OEE)。康耐视为您提供全球支持专家网络和综合在线资源，用于教育、故障排除和训练。