一、 需求描述

乳制品包装一般应用油墨形式的来进行生产标签的喷印，应用现场由于喷头的清洗，机台的震动还有受高湿度的影响，喷印的字符会出现残缺、畸变和打花等情况。产品零售端对生产三期信息严格把控，不允许出现残缺，模糊，脏污等情况，因此导入博图视觉检测方案。

二、技术要求

结合产线高速生产及质检高标准，博图系统核心技术指标如下：

1. 检测精度：字符缺陷漏检率＜0.03%，缺陷检出率≥99.7%；

2. 生产节拍：支持4瓶/s高速在线检测，完全适配产线节奏，不影响产能；

3. 兼容能力：适配每日动态更新的生产日期、批次号，可识别各类不规则字符缺陷；

4. 运行稳定性：适配车间高湿、轻微震动、光线波动环境，支持7×24小时连续稳定运行。

三、方案优势

本方案采用深度学习AI算法，针对性解决行业检测痛点，核心优势如下：

1. 缺陷全覆盖：依托现场海量缺陷样本训练，可精准识别残缺、模糊、畸变、脏污、重影、漏印等全类型字符缺陷；

2. 自适应动态字符：无需固定模板，自主学习字符通用特征，适配实时更新的可变喷印字符；

3. 检测精度高：实测缺陷检出率≥99.7%，漏检率低于0.03%，质控效果远超人工及传统算法；

4. 高速高效：算法轻量化优化，毫秒级输出检测结果，稳定匹配4瓶/s高速产线；

5. 环境适配性强：专属光学成像方案，可抵御车间复杂环境干扰，检测稳定性高；

6. 降本增效：全自动化检测，替代人工质检，降低人力成本，规避不良品流出引发的品牌及监管风险。

四、方案架构