又是一年315，品質(zhì)消費再度升級！在這個即將到來的消費者權益日，我們不僅要關注消費陷阱，更要看到科技如何為品質(zhì)保駕護航。

近年來，AI機器視覺技術異軍突起，憑借其精準、高效、穩(wěn)定的優(yōu)勢，化身“質(zhì)檢天眼”，深入各行各業(yè)，為生產(chǎn)流程嚴格把關，為產(chǎn)品質(zhì)量保駕護航，讓消費者買得放心，用得安心！

康耐視是工業(yè)機器視覺領域的領導者，也是業(yè)內(nèi)較早將AI技術引入產(chǎn)品能力的典范之一。2025年最新發(fā)布的DataMan 290，以及早前發(fā)布的In-Sight 3800、In-Sight 2800、In-Sight SnAPP等產(chǎn)品，均實現(xiàn)了與AI技術的融合應用，且已成功落地在廣泛的工業(yè)流程中，實現(xiàn)了不同垂直行業(yè)從原材料到成品的全鏈路良率管控，切實滿足了企業(yè)客戶和最終消費者對出廠產(chǎn)品的質(zhì)量要求。

本文將分享康耐視的相關技術在包裝檢測領域的落地表現(xiàn)：剖析AI視覺檢測如何推動全行業(yè)邁入高效、精準、可靠的品質(zhì)管控新時代。

01In-Sight 3800

剃須刀分配器缺陷檢測

· 應用需求及挑戰(zhàn)

在流入消費端前，剃須刀產(chǎn)品須經(jīng)歷嚴謹且精準的外觀與質(zhì)量檢測流程，杜絕瑕疵品進入市場，滿足良率高達99.9%的嚴格標準。鑒于產(chǎn)品出貨量龐大，客戶對檢測速度提出了明確要求，希望檢測速度達到70 pcs/min，以保持整體生產(chǎn)線的效率不因增設檢測環(huán)節(jié)而受到影響。另外針對產(chǎn)品瑕疵種類多、瑕疵位置不確定的特征，包括擦傷、破損、裂痕、發(fā)白、卡扣、擋條等，都要求檢測系統(tǒng)均能準確識別及判定，而傳統(tǒng)檢測方案部署和操作復雜，往往缺乏及時的需求響應。

解決方案及效果

In-Sight 3800通過集成AI和基于規(guī)則的工具，實現(xiàn)了對剃須刀分配器的快速且準確的缺陷檢測。其處理速度比傳統(tǒng)系統(tǒng)快2-6倍，完全滿足了客戶對70 pcs/min的檢測速度要求。系統(tǒng)配備的ViDi EL Segment和ViDi EL Read等基于AI的工具，能夠在復雜的背景下準確識別各種缺陷、區(qū)域和對象，確保了檢測結果的準確性。不僅如此，In-Sight 3800操作簡單，價格符合客戶預算，擁有完善的生態(tài)鏈和經(jīng)驗豐富的代理商支持，充分保障了系統(tǒng)的長期穩(wěn)定運行。

02In-Sight 3800

白酒外包裝箱OCR讀取

·應用需求及挑戰(zhàn)

為了滿足貨物跟蹤、庫存管理和驗證真?zhèn)蔚男枨?，白酒產(chǎn)品在出廠前需要在外包裝箱上打標。為了快速、準確地提取打標信息，檢測系統(tǒng)需滿足高讀取率、高檢測速率要求，并且系統(tǒng)要易于調(diào)試維護，不增加額外的運維成本。此時傳統(tǒng)的人工檢測方式效率低下且準確率難以保證；而傳統(tǒng)的PC-Based檢測方案雖然能實現(xiàn)較高的OCR讀取率，但其開發(fā)和維護成本高昂，對系統(tǒng)軟硬件條件的要求也較為苛刻。

解決方案及效果

In-Sight 3800憑借ViDi EL Read工具和160萬像素鏡頭，僅需1臺PC和1臺相機即可實現(xiàn)快速、準確的字符識別。經(jīng)過基于AI的邊緣學習算法簡單訓練后，產(chǎn)線速度達10箱/分鐘，OCR讀取率高達99.9%以上。同時，其EasyBuilder開發(fā)界面簡易直觀，即使是沒有編程經(jīng)驗的OEM現(xiàn)場工程師也能在2小時內(nèi)掌握調(diào)試，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運行及便捷維護。

03In-Sight 2800

餅干烘干后餅皮檢測

·應用需求及挑戰(zhàn)

餅皮視覺檢測在食品行業(yè)需求日益增長，通過對餅皮顏色、形狀、紋理等特征進行提取和分析，可以確保餅皮外觀質(zhì)量和完整性符合要求，提升產(chǎn)品品牌形象和競爭力。但生產(chǎn)線上餅干方向不固定、餅干表面奶油等干擾因素使錯檢概率提高，傳統(tǒng)檢測系統(tǒng)無法穩(wěn)定工作。

解決方案及效果

In-Sight 2800提供集成光源和鏡頭的模塊化解決方案，融合了強大的AI視覺工具和傳統(tǒng)視覺工具，為用戶帶來了前所未有的視覺檢測體驗。它能夠精準地過濾干擾內(nèi)容，確保圖像訓練的順利進行，并高效執(zhí)行視覺檢測和不良品分類任務。在該項目中，In-Sight 2800展現(xiàn)了其卓越的性能。經(jīng)過簡單的圖像訓練后，通過ViDi EL Classify工具，系統(tǒng)實現(xiàn)了容錯率控制在萬分之三以內(nèi)的精準檢測。不僅如此，In-Sight 2800的檢測速度也極為理想，即便在大視野范圍內(nèi)，也能每秒檢測5-7個產(chǎn)品，確保了生產(chǎn)線的高效運行。

04In-Sight SnAPP

拉鏈頭基材完整性檢測

·應用需求及挑戰(zhàn)

拉鏈是服裝行業(yè)的常見備件，拉鏈頭基材表面外觀無瑕疵是維護服飾品牌形象的關鍵之一。因此，對拉鏈頭基材進行完整性檢測是不可或缺的環(huán)節(jié)。不過，考慮到高速流水線上拉鏈頭數(shù)量眾多，且基材小巧、瑕疵位置不固定，同時實現(xiàn)高檢測效率與高準確率對客戶來說是一大挑戰(zhàn)。

解決方案及效果

In-Sight SnAPP憑借其小巧的尺寸，可以輕松安裝在產(chǎn)線進料口的上方，配合外部光源打亮基材，僅僅通過幾個示例圖像的簡單訓練后，該系統(tǒng)即能出色地應對500mm/s流水線速度下，拉鏈頭基材瑕疵大小和位置均不確定的復雜情況，在不漏檢的同時，保證了檢測效率和準確率。

05In-Sight 3800

檢測胰島素瓶是否平放

·應用需求及挑戰(zhàn)

胰島素是治療糖尿病的關鍵藥物，對儲存條件要求嚴格。若在包裝和運輸過程中，容器因外力破裂會導致藥物失效，造成醫(yī)療資源浪費。因此，確保胰島素瓶在裝箱后平放是產(chǎn)品質(zhì)量控制的關鍵。在利用視覺系統(tǒng)檢測胰島素裝箱后是否平放時，箱內(nèi)光照條件不足往往會使系統(tǒng)誤判率提高；并且由于產(chǎn)品密度高、檢測范圍大，部分視覺方案暴露出視野不夠和檢測效率慢的問題。

解決方案及效果

In-Sight 3800憑借其卓越的大視野檢測能力（支持500*500mm的視野范圍）和HDR+技術的應用，即便在復雜光照條件下，也能實現(xiàn)圖片亮度的均勻分布，從而確保成像清晰。這使得系統(tǒng)能夠迅速且準確地識別胰島素瓶的擺放狀態(tài)，并即時作出反饋。此外，In-Sight 3800還集成了基于AI的Vidi EL Classify工具，通過僅需少量圖像的訓練，即可高效完成產(chǎn)品分類任務，展現(xiàn)出極高的易用性和實用性。

AI機器視覺技術的應用，不僅提升了產(chǎn)品質(zhì)量，更推動了產(chǎn)業(yè)升級。相信在未來，AI機器視覺將會在更多領域發(fā)揮重要作用，為消費者帶來更優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務，讓品質(zhì)消費成為常態(tài)！