一個精致標簽的背后都講述著一段品牌發(fā)展的故事，產(chǎn)品的誕生總是離不開標貼。標貼上的字符圖標包含豐富的產(chǎn)品信息，如品牌標識、型號規(guī)格、材質(zhì)成分、安全警示等，任何細小的錯印、漏印或模糊不清都會對產(chǎn)品的市場流通和用戶認知造成不良影響。標貼作為產(chǎn)品信息的重要載體，其字符圖標的一致性與完整性直接影響著品牌形象和消費者體驗。
在標貼大規(guī)模生產(chǎn)過程中，標貼的字符圖標可能存在各種微小的缺陷，人工檢測不僅耗時耗力，且難以達到高效精確的要求。而傳統(tǒng)機器視覺則主要依賴于預(yù)定義的規(guī)則和算法對圖像進行分析，識別物體的位置、形狀、顏色等特征，在面對復(fù)雜、多變且細節(jié)豐富的場景時，其識別精度和適應(yīng)性往往受到限制。機器視覺技術(shù)與深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合的缺陷檢測方案算是順應(yīng)時代而生，尤其是虛數(shù)科技研發(fā)的DLIA工業(yè)缺陷檢測系統(tǒng)。
傳統(tǒng)的質(zhì)檢方式無法滿足日益提高的質(zhì)量標準和快速響應(yīng)的市場需求，因此，引入基于機器視覺的深度學(xué)習(xí)缺陷檢測成為標貼行業(yè)發(fā)展的必然趨勢。深度學(xué)習(xí)作為人工智能的一個分支，其強大的表征學(xué)習(xí)和模型泛化能力為機器視覺缺陷檢測帶來了革命性的提升。在標貼的檢測場景中，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)可以通過訓(xùn)練大量帶有標注的樣本數(shù)據(jù)，自動提取出復(fù)雜的高維特征，并構(gòu)建出能夠準確區(qū)分正常與異常的決策邊界，有效提升了缺陷檢測的精度和魯棒性。
虛數(shù)科技憑借其在人工智能和計算機視覺領(lǐng)域的深厚積累，成功研發(fā)了DLIA（Deep Learning Industrial Application）工業(yè)缺陷檢測系統(tǒng)。它深度融合了深度學(xué)習(xí)算法與機器視覺技術(shù)，針對標貼缺陷檢測進行了深度優(yōu)化，無論是印刷不全的字符、缺損的圖標還是細微的顏色偏差，都能做到快速、準確地識別并分類，極大地提高了生產(chǎn)線的品質(zhì)管控效率和準確性。
隨著深度學(xué)習(xí)在機器視覺領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，以及DLIA工業(yè)缺陷檢測在各個領(lǐng)域的成功實踐，讓DLIA工業(yè)缺陷檢測系統(tǒng)不單單只是標貼的專屬，正如它的名字“工業(yè)”，它近乎涵蓋了一整個“工業(yè)”的缺陷檢測。虛數(shù)科技相信，跟著技術(shù)不斷迭代的腳步，這項技術(shù)能在更多領(lǐng)域發(fā)揮更大價值，助力中國制造向中國智造的轉(zhuǎn)型升級。
