康耐视推出最新一代智能相机In-Sight 3800 可优化整个检测流程

 

在当今包装消费品（CPG）领域，重新构思包装流程已成为制造商不容忽视的关键。随着包装材料和产品特性的不断变化，消费者对产品质量和安全性的要求日益提高，这对包装从检测、识别和读取，再到全流程可追溯等各个环节的精准度与速度提出了更高要求。然而传统的人工检测已经难以满足日渐复杂的问题，并可能引发产品质量问题、经济损失，甚至影响品牌声誉。因此，制造商需要一种更智能、高效并可“一步到位”击破所有痛点的解决方案。

康耐视推出的最新一代智能相机——In-Sight 3800，可为制造商解决上述诸多难题。它集成了先进的边缘学习技术，内置ViDi EL Classify和ViDi EL Read两个边缘学习工具，能够准确地执行质量检查清单中的原材料质量、批次代码验证、标签检测等任务，从而显著提升包装质量检测的效率和准确性，优化整个检测流程。

 

以下是您可以使用康耐视In-Sight 3800视觉系统实现质量检测或追溯流程自动化的一些应用示例：

01

利用ViDi EL Classify工具，能够高度智能地识别和分类部件，从而提供超越传统标准的合格/不合格输出。这使得用户可以根据缺陷的不同类别进行正确的识别和分组。无论是包装消费品的存在/缺失检测，还是多类别分类，In-Sight 3800都能给出快速反应，并实现任务自动化。

 

密封检测

确认压边和薄膜密封的完整性。

 

次级包装 

按颜色识别相似产品，更方便地进行分组。

02

借助ViDi EL Read工具，通过先进的光学字符识别（OCR）技术，能够高速、准确地识别文本，包括多行文字、批次代码或UFI代码等，确保准确性和高效性。经过简单的预训练，即可在几分钟内实现自动化，实现在高速运转的流水线上的多行字符读取。

 

基于文本的批代码或UFI代码的高速OCR读取

验证洗涤剂瓶上基于文本的批代码或唯一公式标识符(UFI码)， 以确保可追溯性。 

03

此外，In-Sight 3800还提供了一套全面的基于规则的工具。基于规则的工具集允许您测量距离和模糊点、统计像素和图案、读取代码、引导机器人、执行数学和逻辑运算等。这进一步提高了整个包装流程的自动化水平，从而减少人为干预，提高生产效率和一致性。

 

机器人引导拾放产品以进行纸箱包装 

引导机器人，以高效拾放产品进行纸箱包装。

康耐视In-Sight 3800不仅为消费品制造商提供了简单高效的工具，更是优化加速包装消费品检测流程的先驱，为制造商提供了快速、可靠的检测和可追溯性解决方案。

        审核编辑：彭菁