机器视觉是实现流畅的打印与应用工作流程的关键所在

在实际工作中，企业无法安排员工在生产线上密切关注通过打印与应用系统运行的每个贴签产品或包装。这就是为什么我们在标签应用程序中看到了这样的趋势——信任自动化，但仍需验证，尤其是对于打印与应用标签程序。固定式工业扫描器和机器视觉系统助力构建标签可信度。

了解如何使用机器视觉技术来验证标签的存在、位置、质量和准确性，以实现全自动化且合规的流程。

对于制造商、仓储经营者或其他需要遵守多项行业、政府和客户要求的下游供应链企业而言，信任不能替代验证，这是防患于未然的优选方式。因此，企业需要培训员工如何确认每个零件及成品质量的一致性和设计合规性，可能还需要投资于机器视觉系统，通过这些系统来自动检查汽车、电子元件、食品、饮料、药品等各类产品，以确保生产、装配和灌装的准确性。另外，企业也需要从消费者安全和财务影响等层面，去了解疏忽会带来的潜在风险。

然而，企业是否对这些产品或其包装上标签的制作和验证给予了同等的考量和投资？还是全然依赖于打印与应用系统配置和运行正常？

尽管如今的打印与应用系统中使用的打印引擎以其准确性著称，但全然相信标签位置正确并能反映正确信息的想法仍存在风险。打印引擎是人工编程的，且其本质仍是打印机。若人们未能及时更换打印头，则会导致标签质量的暂时下降。

在实际工作中，企业无法安排员工在生产线上密切关注通过打印与应用系统运行的每个贴签产品或包装。在不造成运作减速或停止的情况下，可能很难彻底检查每个贴签物品。负责验证标签质量和准确性的员工也可能会遗漏问题。一旦标签流向供应链，就无法修复错误或不合规的标签了。

也许下一环节的人员能够解决标签问题。例如，如果入库团队在仓库中发现标签问题，他们或许能够拦截贴错标签的产品进一步运输。但是，如果是监管检查员或消费者发现标签错误怎么办？再或者，如果包裹被发送给了错误的收件人，或者由于地址不正确或难以辨认而滞留于分拣站怎么办？后果可能很严重且代价高昂。

这就是为什么我们在标签应用程序中看到了这样的趋势——信任自动化，但仍需验证，尤其是对于打印与应用标签程序。

出于若干原因，一维和二维标签验证应和打印与应用系统一同自动执行，企业需要能100%确定：

通过在打印引擎旁的生产线上安装固定式工业扫描和机器视觉系统，企业将能够在存在问题的物品离开生产线，到达装卸码头或进一步运输到供应链下游之前，立即发现并解决标签质量、位置或数据准确性方面的各种问题。

固定式工业扫描器可以查找标签和数据是否缺失，而机器视觉系统经训练后，可以查找标签上的形状或标识（也称为“样本”）。当物品在出站检查应用程序中通过机器视觉相机下方时，它会寻找该样本，以确保标签存在且位置正确。如果用于分拣，它将寻找快递标志，并将包裹重新定向到正确的分拣线，以进行后续配送。机器视觉系统还可以测量亮度或在标签搜索区域内执行像素计数。企业可以定义检验标准，设定需满足的一组限制条件，超过这些限制的产品会被视为不合格。

此类自动验证扫描的优点在于其能够兼作进度报告，且不涉及人工干预，除非系统发现问题。众所周知，出于多种原因，产品可追溯性如今尤为重要。因此，无论何时，如果企业能确认某一物品已通过某个检查点，就意味着企业自身和其他相关者已获得了宝贵的运营洞察力，这些洞察能够为业务规划、报告和优化提供参考信息。同时，整个流程中都不再有产品或包装接触点，员工就能腾出时间，专注于更高价值的任务。这将有助于企业更好地维持生产、订单履行和保证分销运营的合规性，且能够始终如一地按计划进行。