项目背景：
国内某知名酒厂，需要在成品纸箱出货前对纸箱外观进行检测。
盈泰德科技提供的检测解决方案，使用5面相机同时取图，并结合深度学习技术，能将纸箱的外观不良，进行褶皱检测，脏污检测，破损检测，提升出货前的外观品质。
客户需求：
1.检测需求：纸箱外观（破损，褶皱等）
2.产品尺寸：最大450MMX350MMX400MM
最小334MMX246MMX260MM
3.检测范围：纸箱的侧四面
解决方案
制造商遇到机器视觉系统无法解决的复杂背景和成像问题时，应用涉及的字体的数量和类型不可预测时，需要一种新的专用光学字符识别解决方案，深度学习光学字符识别/光学字符验证工具非常适合解决这些问题。主要应用于汽车制造、电子制造、医药/医疗、包装等行业。
验证结果：
1、将采集的图像使用AI-Intsoft的工具进行训练，建立深度学习缺陷检测模型
2、使用训练好的检测模型，检测效果如下所示：
原始大图 局部图像 局部结果
3、使用CogIDTool对码进行读取，检测效果如下所示：
如果你的工业生产线中，可能用的到机器视觉或AI深度学习方面的技术来做质量管控，那不妨和我们盈泰德科技聊聊，我们会先根据你的需求分析，从一个专业的角度免费来给你设计一个合适你的方案，然后听取你的意见，再详细洽谈，最后即使没能达成合作，我们也非常希望能多认识个朋友。
