在藥品標(biāo)簽字符檢測(cè)中，產(chǎn)品生產(chǎn)批量大，產(chǎn)品標(biāo)簽上字間距變化大、字體印刷存在粘連，因此對(duì)關(guān)鍵區(qū)域的檢測(cè)精度要求高，以往采取的傳統(tǒng)視覺檢測(cè)無(wú)法分割出有粘連的字符圖像，且整體效率相對(duì)低下。采用視覺解決方案可以實(shí)現(xiàn)檢測(cè)瓶身反放、超高字符識(shí)別率及更精細(xì)的標(biāo)簽缺陷剔除。

針對(duì)藥品標(biāo)簽字符檢測(cè)的上述難題，維視智造基于多年深厚機(jī)器視覺技術(shù)積累和對(duì)醫(yī)藥行業(yè)生產(chǎn)的深刻理解，針對(duì)性打造出“藥品標(biāo)簽字符檢測(cè)解決方案”，為藥品標(biāo)簽字符檢測(cè)測(cè)帶來(lái)新的能力提升。

為了確保檢測(cè)精度，維視采用了采用CCD相機(jī)、百萬(wàn)定焦鏡頭、藍(lán)色環(huán)光組合，使被測(cè)特征與需要被忽略的特征之間呈現(xiàn)出理想的效果;利用VisionBank Al強(qiáng)大的算法工具，對(duì)粘連字符進(jìn)行精準(zhǔn)分割，解決了字符斷裂、粘連等數(shù)種不易于識(shí)別的問題。

為了進(jìn)一步提升檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性，維視從軟硬件上進(jìn)行了全面的優(yōu)化和改進(jìn)。首先，在硬件配置上，維視采用了高分辨率的CCD相機(jī)、百萬(wàn)定焦鏡頭和藍(lán)色環(huán)光組合，確保藥瓶圖像清晰、細(xì)節(jié)豐富。這樣的配置使得被測(cè)特征與背景之間的對(duì)比度更高，易于識(shí)別和區(qū)分。

其次，在算法方面，維視利用VisionBank AI強(qiáng)大的算法工具對(duì)粘連字符進(jìn)行精準(zhǔn)分割。這有效解決了字符斷裂、粘連等復(fù)雜問題，提高了字符識(shí)別的準(zhǔn)確率。通過(guò)不斷優(yōu)化算法，我們成功將誤檢率降低至3%以下，字符識(shí)別率提升至99.9%。該方案成功提升了藥品標(biāo)簽檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性，滿足了多工位協(xié)同工作的需求。這不僅提高了企業(yè)的生產(chǎn)效益，還有助于保障產(chǎn)品的質(zhì)量安全。