AI AOI系統顯著提升高SKU標籤印刷檢測效率

在當今快節奏的消費品/通用行業，高SKU標籤印刷的檢測需求日益增長。微鏈道愛的AI AOI軟體系統應運而生，為這一複雜場景提供了創新的檢測方案，極大地提升了檢測效率和準確性。

在消費品/通用行業，產品更新換代速度極快，這使得標籤印刷呈現出高SKU的特點。不同產品的標籤在規格、樣式、文字、圖案、顏色和條碼等方面都存在顯著差異，且樣式變化頻繁。某頭部消費品廠商的標籤印刷產線，就負責生產多種不同規格和樣式的產品標籤。該產線的檢測對象涵蓋了標籤上的各類資訊，包括文字的準確性、圖案的完整性、顏色的一致性以及條碼的可讀性等。由於產品SKU眾多，標籤樣式不斷變化，這對檢測系統的靈活性和準確性提出了極高的要求。

痛點:為什麼難

當前，該產線採用人工目檢結合傳統機器視覺檢測的方式，但這種方式存在諸多量化困境。從效率維度來看，人工目檢效率極低，平均每小時只能檢測約500張標籤。這是因為人工檢測需要檢測人員高度集中注意力，長時間工作後，眼睛容易疲勞，導致檢測速度大幅下降。而且人工檢測還容易受到主觀因素的影響，不同檢測人員的判斷標準可能存在差異，進一步影響檢測效率。

從準確性維度來看，人工目檢的漏檢率高達2%。長時間的重複工作使檢測人員容易產生視覺疲勞和疏忽，對於一些細微的缺陷，如文字的模糊、圖案的微小瑕疵等容易漏檢。傳統機器視覺檢測雖然在一定程度上提高了檢測的準確性，但它對新標籤樣式的適應能力差。當遇到新的標籤樣式時，需要專業人員重新進行編程和調試，換型時間長達30分鐘，這嚴重影響了生產節拍，導致生產效率低下。

從成本維度來看，現有的檢測方式成本較高。人工檢測需要大量的人力投入，不僅增加了人力成本，還需要對檢測人員進行培訓和管理，增加了管理成本。傳統機器視覺檢測在面對新標籤樣式時需要專業編程人員進行操作，這也增加了人力成本和時間成本。隨著AI算力在工業領域的應用不斷深入，現有的檢測方式在效率和精度上已難以滿足企業需求，無法充分發揮AI算力與工業視覺質檢融合的優勢。

技術原理

微鏈道愛的AI AOI軟體系統基於視覺基礎模型的特徵認知演算法，這是其核心技術。該演算法透過大量的樣本訓練，學習標籤的正常特徵模式，建立起特徵資料庫。在檢測過程中，系統將採集到的標籤影像與資料庫中的特徵進行比對，判斷標籤是否存在缺陷。與傳統方法相比，這種演算法具有更高的準確性和靈活性。傳統機器視覺檢測通常基於固定的規則和模板進行檢測，對於新的標籤樣式需要重新編程和調試，而AI AOI系統能夠快速適應新的標籤樣式，無需複雜的編程過程。

該系統還具有0程式碼自動編程的特點。只需提供一塊良品標籤，系統在5分鐘內即可完成自動編程，無需專業的編程人員。這大大縮短了換型時間，提高了生產效率。其原理是系統透過對良品標籤的影像進行分析和學習，自動提取標籤的特徵資訊，並生成相應的檢測程式。此外，系統採用APDT正樣本/少樣本學習方法，僅需1-20張良品標籤作為正樣本，就能學習到標籤的正常特徵，減少了樣本採集的工作量。同時，系統還具備語義誤報過濾功能，能夠對誤報資訊進行語義分析，過濾掉因環境因素或影像噪聲引起的誤報，提高檢測的準確性。

典型應用場景

• 文字檢測：系統會對標籤上的文字進行逐字識別和比對。難點在於不同字型、字號和顏色的文字可能會對識別造成干擾。系統透過對大量文字樣本的學習，能夠準確識別各種字型和顏色的文字，並判斷文字是否存在缺失、模糊、錯誤等問題。
• 圖案檢測：檢測圖案的完整性和清晰度。一些複雜圖案的細節部分容易被忽略，而且圖案可能會受到印刷工藝和環境因素的影響而出現變形或瑕疵。系統透過分析圖案的特徵點和邊緣資訊，能夠準確判斷圖案是否存在缺陷。
• 顏色檢測：確保標籤上的顏色符合設計要求。顏色的細微偏差可能會影響產品的整體形象，但人工很難準確判斷顏色的差異。系統透過建立顏色模型，能夠精確測量和比對標籤顏色與標準顏色的差異，檢測出顏色偏差。
• 條碼檢測：驗證條碼的可讀性和準確性。條碼的印刷質量和位置可能會影響掃碼效果，系統透過對條碼的編碼規則和特徵進行分析，能夠檢測條碼是否存在損壞、模糊或編碼錯誤等問題。

落地案例

某頭部規模的消費品廠商，其標籤印刷產線面臨著高SKU標籤檢測的難題。在引入微鏈道愛的AI AOI軟體系統之前，該產線採用人工目檢結合傳統機器視覺檢測的方式，檢測效率低，漏檢率高，換型時間長。在上線過程中，微鏈道愛的技術團隊首先對產線進行了詳細的調研和分析，根據產線的實際需求對AI AOI軟體系統進行了定製化配置。然後對系統進行了安裝和調試，並對產線操作人員進行了培訓，確保他們能夠熟練使用系統。

微鏈道愛的AI AOI軟體系統顯著提升了高SKU標籤印刷檢測的效率和準確性，為企業帶來了實實在在的效益。

上線前，人工目檢平均每小時只能檢測約500張標籤，漏檢率高達2%，傳統機器視覺檢測換型時間長達30分鐘。上線後，標籤檢測檢出率提高到了99.2%，漏檢率降低至<0.8%，誤報率降低了 -65%，換型時間從30分鐘縮短至5分鐘，生產效率得到了極大的提升。

微鏈道愛解決方案與產品

以AI AOI軟體系統為核心，微鏈道愛為該廠商提供了一套完整的標籤印刷檢測解決方案。該系統支援SDK/API/Docker 100%本地私有化部署，資料不出廠，這保障了企業資料的安全性。在資料傳輸和儲存過程中，系統採用了先進的加密技術，防止資料洩露。同時，該系統可與微鏈道愛的其他產品線如DaoAI 2D/3D AI AOI設備、天眼SkyVision等進行配套使用，進一步提升檢測效果。這些設備和系統能夠相互協作，實現更全面、更準確的標籤檢測。在落地過程中，系統能夠快速適應不同SKU的標籤變化，實現高效準確的檢測。

量化成效：使用微鏈道愛的AI AOI軟體系統後，該廠商的標籤檢測檢出率提高到了99.2%，漏檢率降低至<0.8%。這意味著更多的缺陷能夠被及時發現，產品質量得到了有效保障。誤報率降低了 -65%，減少了大量的複檢工作，提高了檢測效率，降低了人力成本。換型時間從30分鐘縮短至5分鐘，提高了生產效率，滿足了高SKU標籤印刷的快速換型需求，使企業能夠更靈活地應對市場變化。

本文由人工智慧生成。文中客戶案例為基於產品真實能力的模擬場景，成效數字為示例性質；官方標定口徑以產品頁為準。