「案例分享」视觉检测标识解析应用解决方案

以数字技术为主导的新技术变革正在世界范围内推动生产方式变革，并引发全球生产、投资和贸易格局的深刻调整。尽管这种变革尚处于萌芽状态，还有较大不确定性，但一些趋势性特征已开始显现。数字技术主导的新一轮技术革命引导企业在网络基础上围绕数据这一新的关键生产要素开展生产经营和资源配置，从而推动生产方式向数字化转型，形成新的研发、制造方式和产业组织形态。

忽米数字化转型案例·博腾制药液体分层视觉检测中的标识解析应用

客户痛点：

1、过分依赖人工：分层现象靠技术人员经验判断，人工操作容易视觉疲劳及工作疏忽导致材料浪费造成巨额经济损失。

2、协作效率较低：反应釜分层需要人工进行开合闸操作，厂内共有300多个反应釜观测点，人工观察效率低。

3、药品流向难以追溯：可能出现药品倒卖倒流、二次转手等现象，患者用药安全无法得到切实保障，问题产品召回、药品应急处置无法得到及时响应

4、缺乏数据指标沉淀：仓库缺乏对各环节作业全过程的数据自动采集，包括数字化追溯管理以及数据实时互动、统一看板调度监管等。

应用解决方案

系统对拍摄完成的分层釜内产品图像进行处理和赋码，在赋码完成以后系统开始进行多次迭代训练，提取产品核心特征信息形成固化模板，视频实时监控时获取图像通过与系统内固化模板进行对比以此判断是否自动提醒和自动打开阀门。

产品应用效果

降低用工成本40%，降低生产事故发生率80%，降低产品漏检率75%。

1、 AI视觉设备：通过IOT物联网、AI和深度学习等前沿技术，结合工业3D相机、高精度机器人和5G边缘盒子等先进设备打造企业高技术壁垒。

2、人机交互管理：支持自动取像、AI识别、人工标记、自动报警、硬件交互控制、数据自动备份等信息处理功能。

3、硬件选型：提供CCD、光源、镜头、传感器等选型方案，并可根据客户对品牌和功能要求，结合现场具体应用环境提供相应采集设备。

4、标识解析系统：通过零部件的唯一识别码，同时与供方的内部系统集成，追溯到最底层原材料及零部件的相关过程数据。

5、数据管理中心：采用国密SM9的加密算法，以保证企业用户的数据的安全，确保用户数据不会被恶意篡改。

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