康耐视AI机器视觉化身“质检天眼” 为品质保驾护航！

· 应用需求及挑战

在流入消费端前，剃须刀产品须经历严谨且精准的外观与质量检测流程，杜绝瑕疵品进入市场，满足良率高达99.9%的严格标准。鉴于产品出货量庞大，客户对检测速度提出了明确要求，希望检测速度达到70 pcs/min，以保持整体生产线的效率不因增设检测环节而受到影响。另外针对产品瑕疵种类多、瑕疵位置不确定的特征，包括擦伤、破损、裂痕、发白、卡扣、挡条等，都要求检测系统均能准确识别及判定，而传统检测方案部署和操作复杂，往往缺乏及时的需求响应。

2In-Sight 3800

饼干烘干后饼皮检测

解决方案及效果

In-Sight 2800提供集成光源和镜头的模块化解决方案，融合了强大的AI视觉工具和传统视觉工具，为用户带来了前所未有的视觉检测体验。它能够精准地过滤干扰内容，确保图像训练的顺利进行，并高效执行视觉检测和不良品分类任务。在该项目中，In-Sight 2800展现了其卓越的性能。经过简单的图像训练后，通过ViDi EL Classify工具，系统实现了容错率控制在万分之三以内的精准检测。不仅如此，In-Sight 2800的检测速度也极为理想，即便在大视野范围内，也能每秒检测5-7个产品，确保了生产线的高效运行。

5In-Sight 3800

· 应用需求及挑战

胰岛素是治疗糖尿病的关键药物，对储存条件要求严格。若在包装和运输过程中，容器因外力破裂会导致药物失效，造成医疗资源浪费。因此，确保胰岛素瓶在装箱后平放是产品质量控制的关键。在利用视觉系统检测胰岛素装箱后是否平放时，箱内光照条件不足往往会使系统误判率提高；并且由于产品密度高、检测范围大，部分视觉方案暴露出视野不够和检测效率慢的问题。

解决方案及效果

In-Sight 3800凭借其卓越的大视野检测能力（支持500*500mm的视野范围）和HDR+技术的应用，即便在复杂光照条件下，也能实现图片亮度的均匀分布，从而确保成像清晰。这使得系统能够迅速且准确地识别胰岛素瓶的摆放状态，并即时作出反馈。此外，In-Sight 3800还集成了基于AI的Vidi EL Classify工具，通过仅需少量图像的训练，即可高效完成产品分类任务，展现出极高的易用性和实用性。