烟包包装缺陷分类

找到并分类烟包上的缺陷

视觉系统捕获烟草包装的图像以发现和分类缺陷

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烟包在高速旋转的转轮上组装,偶尔会出现缺陷,如撕裂或穿孔。传统而言,只会将各种缺陷视为“不合格”,并且包装要么被修复,要么被报废,因为高速操作使人难以识别和手动跟踪具体缺陷。每种缺陷都可能反映生产流程或原材料中的问题。但是,由于缺乏数字分类和结果数据,使得难以及时诊断和消除导致问题的根本原因。制造商需承担更高的报废成本,以及花费时间和资金来发现并纠正质量问题的根源。

康耐视基于 AI 的技术可找到并分类烟包上诸如撕裂或穿孔的包装缺陷,这有助于发现会影响质量的潜在生产问题。

通过分类工具,工程师可同时使用“合格”图像和“不合格”图像(代表预期存在的不同类型的缺陷)来训练软件。在运行时,模型会识别各种缺陷并跟踪每种缺陷的已识别数量。基于在训练期间开发的模型,康耐视边缘学习工具可在运行时准确对烟包进行分类。借助该解决方案有价值的缺陷特定数据,质量改进和运营团队能够诊断并修复问题,从而提高产品质量、降低报废成本并提升整体设备效率。

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