高速工業(yè)相機提升印刷產(chǎn)品缺陷檢測率
近年來，隨著機器視覺相機在產(chǎn)品缺陷檢測中的應用越來越廣泛，印刷檢測就是其應用領域之一。由于印刷工藝等原因，印制產(chǎn)品往往存在印刷不當、錯印、漏印等現(xiàn)象，為了能夠更好地完善印刷技術，印刷檢測必不可少。從食品、藥品等外包裝，到窗花、墻紙、瓷磚等建材，再到精密儀表板、電路板、交通標志，無一不是需要使用印刷檢測的地方。
不少印刷企業(yè)轉向使用傳統(tǒng)機器視覺技術對印刷結果進行缺陷檢測。但傳統(tǒng)機器視覺檢測雖然能夠提升印刷產(chǎn)品的缺陷檢出率，但是用其進行更精細的印刷產(chǎn)品的缺陷檢測，仍然存在一些問題無法解決。一臺小小的手機都是能塞就塞，印刷產(chǎn)品也是逃脫不了，許多印刷圖案面積小卻精細，需要較高精度的檢測方式才能更好的檢測印刷處是否存在缺陷。
傳統(tǒng)的機器視覺缺陷檢測技術仍然無法對產(chǎn)品印刷處進行更精細的檢測，但隨著深度學習在機器視覺領域的不斷攻城略地，深度學習和機器視覺的交叉融合應用發(fā)展成為了當下機器視覺應用的新落腳點，基于表面缺陷檢測技術，實現(xiàn)了印刷產(chǎn)品缺陷的精準檢測，快速剔除不良品，提升產(chǎn)品質檢的準確性有著非常重要的意義。它能夠通過對圖像大量的識別訓練，更快的構建算法模型，當出現(xiàn)新的缺陷類型時，無需對具體規(guī)則進行人工編程和再次構建算法，實現(xiàn)系統(tǒng)的自主升級。
在包裝上，重要的便是嚴格保證產(chǎn)品印刷不出錯。所以高速工業(yè)相機提升印刷產(chǎn)品缺陷檢測率，提升產(chǎn)品質量。
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