标签存在于衣物、医药，纺织加工，食品等行业。不同行业有不同用途，例如药瓶外部的说明贴纸，布料字体印刷，瓶装及盒装上的标签等等。在标签制作的过程中会存在印刷错误及其他不良，如少字、多字、字体残缺、墨点、图像扭曲、重影、印刷不良等。人工检测的方式伴随着效率低、精确度不高、人工成本高等问题。随着自动化设备的发展，机器视觉的使用可使机器代替人的眼睛，通过算法代替人的大脑，自动实现包装过程中的定位、测量、检测等功能，提高生产的效率及检测精度。因此，机器视觉也广泛应用在包装盒行业的标签检测。

深度学习：可变字符、条码区域的瑕疵。
传统算法：读取条码信息，同时与OCR读取的字符、SF系统做对比，判断内容是否一致。

传统算法：
 1、检测固定区域的字符、图标的瑕疵
 2、空白区域是否存在黑点、脏污
 3、线段是否完整，有无断开

传统算法：FB标签读码与料号做对比是否一致。

传统算法：检测Importer Label 是否贴错、漏

 贴、多贴。

◆ 料种类多(40+国别)混料生产，对软件建模、切换要求高。

由于物料种类多，相对应的模板种类达到上百种组合；生产现场来料不固定，所有的模板预加载、切换非常快，才能满足生产CT要求。

解决方法：

1.不同物料相同部分内容合在一个模板里检测，

减少模板总的数量；

2.减少OCR字符库相同内容的训练次数，减少单

个模板占用内存量；

3.增加物理内存，达到64G内存。

◆ 可变内容及条码的瑕疵检测

现场发现部份条码与OCR字符可以正常读取，但需要检测条码与OCR等可变量存在缺陷（缺角、断线）瑕疵。

解决方法：

1.使用传统视觉算法完成条码及OCR字符内容的读取，同时通过AI深度学习算法解决可变量内容的瑕疵缺陷检测；

2.AI深度学习部分需要100-300张不同瑕疵原图做训练库。

◆ 同种物料差异导致检测难度加大

如图所示：

检测图中红色区域固定文字的缺陷，由于打印质量问题导致同种文字的位置以及角度会有变动，造成误判。

解决方法：

1.增加模板比对的训练，减少打印偏移引起的误判；

2.同一个产品多区域检测，减少因印刷位置偏移造成的误判。

行业应用

标签检测

检测内容

条码及OCR读取

特点

1、快速获取条码及OCR内容，与SF系统核对内容，迅速判断出良品与不良品。
2、提高产品检测的稳定性，同时可大幅度降低公司人力成本。

配置信息：
相机：华周2000万相机
镜头：华周25mm镜头

光源：华周无影光源

行业应用

标签检测

检测内容

字符读取

特点

1、快速获取字符内容。
2、减少人为接触及降低人工成本，且提高标签检测的稳定性及提高产品生产效率。

配置信息：
相机：华周2000万相机
镜头：华周25mm镜头

光源：华周无影光源

行业应用

标签检测

检测内容

图标不良检测

特点

1、迅速排查出良品与不良品。
2、减少人为对标签表面刮花。

配置信息：
相机：华周2000万相机
镜头：华周25mm镜头

光源：华周无影光源

行业应用

标签检测

检测内容

线段是否完整及有无断开

特点

1.迅速获取产品不良位置，准备判断出良品与不良品。

2.有效降低人工成本，提高标签生产效率。

配置信息：
相机：华周2000万相机
镜头：华周25mm镜头

光源：华周无影光源

行业应用

标签检测

检测内容

空白区域不良

特点

1.提高速度并降低报废率,同时减少了运行设备所需的劳动量,且有效降低生产成本。

配置信息：
相机：华周2000万相机
镜头：华周25mm镜头

光源：华周无影光源

行业应用

标签检测

检测内容

条码识别

特点

1.快速获取标签信息及排查出OK品与NG品。

2.降低人工成本，且提高标签检测精度及效率。

3.提高产品检测的稳定性及准确性。

配置信息：
相机：华周2000万相机
镜头：华周25mm镜头

光源：华周无影光源

行业应用

标签检测

检测内容

标签是否贴错、漏贴、多贴

特点

1.有利于排除产品不良。

2.降低人工成本，减少人为对标签表面刮花。

3.减少了运行设备所需的劳动量,且有效降低生产成本。

配置信息：
相机：华周2000万相机
镜头：华周25mm镜头

光源：华周无影光源

华周专注于机器视觉算法及硬件产品的研发和国产化，拥有15年机器视觉产品应用和研发经验，公司拥有强大的技术、研发及销售团队，涵盖电子、汽车、医疗、食品、航空航天、物流、铁路、港口自动化等行业；自主产品包括工业相机、镜头、光源、智能相机、读码器、视觉算法库、系统集成，力图实现机器视觉行业硬件、软件、核心算法、解决方案全产业链布局。

公司被评为“高新技术企业”并获得100多项实用新型专利、2项发明专利、100多项计算机软件著作权。

公司愿景：专注机器视觉，助力华夏智造！