从人工判断，转向自动识别与数据判断
在包装生产线上，许多质量判断仍依赖人工。 当产品种类增加、生产节拍提高以后， 人工检测容易受到疲劳、经验差异和生产环境影响。
NCN AI视觉检测系统通过摄像系统获取产品图像， 结合视觉算法和AI模型完成识别、比对和判定， 并将检测结果传递给PLC、剔除机构或上位系统。
系统可以作为独立检测工位， 也可以与称重、打印贴标、金属检测、X光检测及追溯系统组合。
提交检测需求AI视觉检测的核心能力
产品识别
根据产品外观、形状、包装特征等信息， 判断当前产品类别。
标签检测
检查标签是否存在、位置是否合理， 以及标签数量等项目。
包装检测
对包装状态、外观特征及指定区域 进行自动判断。
结果联动
检测结果可连接报警、剔除机构、 PLC及生产管理系统。
可以检测什么
实际检测项目根据产品、包装形式、生产节拍和现场环境确定。
产品类别
判断产品型号、品种或包装类型， 为后续称重、打印和贴标提供识别依据。
标签有无
判断产品是否已经完成贴标， 减少漏贴产品进入下一工序。
标签数量
对需要多张标签的产品进行数量判断， 检查是否存在少贴或漏贴。
标签位置
检查标签是否处于要求区域， 用于贴标质量控制。
包装状态
对指定包装特征进行识别和判断， 具体项目根据样品确定。
定制识别项目
根据实际生产问题建立视觉检测逻辑， 并通过样品测试验证。
检测流程
产品进入
产品到达检测工位
图像采集
相机获取产品图像
AI分析
算法识别与比对
结果判断
输出OK / NG结果
设备联动
报警、剔除或记录
AI视觉不是孤立的一台相机
在实际生产线上，视觉检测通常需要与设备控制、 打印贴标和数据系统进行联动。
- 与输送线及PLC联动
- 与称重系统联动
- 与在线打印贴标机联动
- 与自动剔除机构联动
- 检测结果自动记录
- 可根据项目连接MES或数据库
典型系统组成
| 视觉采集 | 工业相机、镜头、光源及安装结构， 根据产品和检测区域选型。 |
|---|---|
| 检测算法 | 传统机器视觉与AI识别算法根据项目组合使用。 |
| 检测内容 | 产品识别、标签有无、标签数量、 指定区域及其他定制检测项目。 |
| 检测速度 | 根据产品尺寸、图像数量、算法复杂度及生产节拍确定。 |
| 输出方式 | OK / NG信号、报警、剔除、 PLC联动及数据记录等。 |
| 数据连接 | 可根据项目连接PLC、MES、 数据库或其他生产管理系统。 |
| 安装方式 | 可独立成站，也可集成到现有输送线和包装设备中。 |
| 项目验证 | 建议根据真实产品样品、缺陷样品和现场条件进行测试确认。 |
说明：AI视觉检测属于项目型系统。 检测准确率、检测速度和最终配置与产品特征、样本质量、 光照环境及检测要求有关，需通过实际样品验证。
典型应用行业
有具体检测问题，可以先做样品评估
提供产品照片、OK/NG样品、生产节拍和检测要求， 我们可以据此判断视觉方案。