印刷类缺陷检测一直是行业内的难题，传统方法在样本收集和模型维护上存在诸多弊端。微链道爱的 APDT 技术为这一难题提供了全新的解决方案，以高效、精准的检测能力，为印刷行业带来了新的活力。
在当今制造业中，印刷工艺广泛应用于各个领域，特别是在家电、消费品等行业，产品的面板、外壳上常常需要印制品牌 Logo、型号丝印与安规标识等信息。这些印刷内容不仅是产品的重要标识，也是品牌形象的重要体现。然而，印刷过程中难免会出现各种缺陷，这些缺陷的存在不仅影响产品的外观质量，还可能对品牌形象造成负面影响。对于生产企业来说，确保印刷质量，及时检测并剔除有缺陷的产品至关重要。但由于印刷类缺陷形态千变万化，传统的检测方法面临着巨大的挑战。
痛点：为什么难
从量化维度来看，印刷缺陷的形态高度发散。例如，双印、断印、缺笔画等缺陷，其出现的概率虽然相对较低，但一旦出现就会影响产品的质量。而且这些缺陷的尺寸非常小，很多只有零点几毫米，人工在快速的生产节拍下，漏检率可能高达 30% -40%。以一家中等规模的家电厂为例，每天生产数千件产品，即使漏检率只有 30%，也会有大量有缺陷的产品流入市场，这对企业的品牌形象和售后成本都会造成极大的影响。
从样本收集角度分析，传统的监督式方法要求为每一类缺陷收集足量的样本。但印刷缺陷偶发且形态无穷，根本无法穷举所有的缺陷样本。例如，油墨拖尾的长度、形状，位置偏移的方向和距离等都有无数种可能，要收集所有这些缺陷样本几乎是不可能的。而且每次换版，印版和文字内容发生变化，都需要重新收集样本并重新训练模型，这不仅耗费大量的时间和人力，还导致上线速度慢，维护成本高。
从生产效率方面考虑，人工目检在快速的生产节拍下效率低下。工人长时间工作容易疲劳，注意力难以集中，导致检测效率不稳定。而且人工目检无法实现节拍内全检，只能进行抽样检测，这就增加了有缺陷产品流入市场的风险。
技术原理
DaoAI APDT 采用正样本学习的方法，与传统的监督式方法形成鲜明对比。传统方法是通过大量的缺陷样本和良品样本进行训练，让模型学习缺陷的特征。而 APDT 只需要 1-20 张合格印刷的良品即可建立检测基准。系统会自动学习字符笔画、Logo 轮廓与油墨分布的正常形态。其成像机制是通过高精度的相机采集印刷图像，然后利用先进的算法对图像进行分析。只要图像中的印刷内容偏离了良品的正常形态，就会被标记为缺陷，无需事先收集缺陷样本。
这种方法之所以有效，是因为它抓住了印刷质量的本质，即只要印刷内容符合良品的标准就是合格的，任何偏离都可能是缺陷。与传统方法相比，APDT 对样本不敏感，不需要大量的缺陷样本，大大减少了样本收集和模型训练的时间和成本。而且在换版后，能够快速重建基准，恢复检测能力，这是传统方法无法比拟的。
典型应用场景
- 双印检测：双印是指在印刷过程中同一位置出现两次印刷的情况。APDT 通过对比良品的字符笔画和油墨分布，能够准确识别双印缺陷。难点在于双印的程度可能不同，轻微的双印可能只有零点几毫米的偏差，需要高精度的成像和算法才能检测出来。
- 断印检测：断印是指印刷的线条或图案出现中断的情况。系统会学习良品的线条连续性，当检测到线条中断时，就会标记为缺陷。难点在于断印的位置和长度不确定，而且有些断印可能非常细微，容易被忽略。
- 缺笔画检测：对于文字印刷，缺笔画是常见的缺陷。APDT 会分析字符的笔画结构，与良品的笔画进行对比，一旦发现缺笔画的情况就会及时检测出来。难点在于不同字体的笔画结构可能有所不同，需要系统具有一定的适应性。
- 油墨拖尾检测：油墨拖尾是指油墨在印刷过程中出现的不规则延伸。系统通过分析油墨的分布形态，识别油墨拖尾缺陷。难点在于油墨拖尾的形状和长度变化多样，需要系统能够准确判断正常的油墨分布和拖尾情况。
- 位置偏移检测：位置偏移是指印刷内容相对于标准位置出现的偏差。APDT 会以良品的位置为基准，检测印刷内容的位置是否发生偏移。难点在于位置偏移的方向和距离可能不同，需要系统具有较高的定位精度。
落地案例
某家电厂是一家中等规模的生产企业，同一产线服务多个品牌与区域版本，印版与文字内容频繁更换。在引入 DaoAI APDT 之前，该厂采用人工目检的方式进行印刷缺陷检测，漏检率较高，而且换版后需要工程师花费大量时间进行调试，生产效率低下。
在上线过程中，该厂只需要提供 1-20 张合格印刷的良品，DaoAI APDT 系统就能快速建立检测基准。整个上线过程非常简单，产线工人经过简单培训后，就可以进行操作。
上线后，印刷工位实现了节拍内全检，双印与缺笔画等高频缺陷在出厂前被稳定拦截，产品质量得到了显著提升。
微链道爱解决方案与产品
微链道爱的 APDT 产品为印刷类缺陷检测提供了全面的解决方案。该产品采用正样本学习技术，只需要少量的良品样本就能快速上线，大大降低了样本收集和模型训练的成本。同时，产品具有高度的灵活性，换版采用 0 代码操作，产线工人即可完成基准切换，无需依赖工程师。此外，APDT 能够稳定识别多种印刷缺陷，实现印刷工位节拍内全检，有效拦截高频缺陷。
量化成效
通过引入 DaoAI APDT，该家电厂的检测效率较原人工目检提升超过 40%。漏检率从原来的 30% -40%降低到了 5% -10%，误报率也降低了 20% -30%。换版时间从依赖工程师调试的数小时缩短为现场快速切换的 5 分钟，大大提高了生产效率，品牌印刷一致性明显改善。
常见问题
DaoAI APDT 如何解决印刷类缺陷样本稀缺的问题？
DaoAI APDT 采用正样本学习，仅需 1-20 张合格印刷的良品就能建立检测基准。它将偏离良品的形态视为可疑，无需穷举缺陷样本，在样本稀缺时也能快速上线，避免了传统方法因无法收集全缺陷样本而导致的上线慢问题。
APDT 相比传统监督式方法有哪些优势？
传统方法需为每类缺陷收集足量样本，换版要重做样本与模型，上线慢、维护重。APDT 对样本不敏感，换版 0 代码操作，能快速恢复检测能力，检测效率较人工目检提升超 40%，大大降低了成本和时间。
APDT 能检测哪些印刷缺陷？
APDT 可稳定识别双印、断印、缺笔画、油墨拖尾、位置偏移、深浅不均等印刷缺陷，实现印刷工位节拍内全检，有效拦截高频缺陷，保障产品的印刷质量。
本文由人工智能生成。文中客户案例为基于产品真实能力的模拟场景，成效数字为示例性质；官方标定口径以产品页为准。