项目背景
国内某知名食品加工企业为提高生产效率与良率，引入流水化产线并实现包装自动化。
自动化产线可减少包装过程中的瑕疵品数量，提高产品包装的一致性，减少人工目检岗位的人员数量，降低产线运作成本。
但如何在高效运作的自动化产线发现有缺陷的饼干袋？客户希望引入机器视觉系统，向德斯戈说明需求，寻求解决方案。
检测需求
包装封端压料检测、封端缩水检测、封端缺失检测、背封不良检测、封口下移检测、丝印偏移检测、印色错误检测、连包等外观不良检测。
解决方案
通过了解目标区域的各种外观，分割缺陷或其他感兴趣的区域，来了解物体的正常外观（包括其显著但可容忍的变化），通过深度学习算法，查找视野中的复杂特征和对象，学习正常的零件差异，同时全面地理解缺陷，用于表面缺陷和异类检查，解决零件复杂背景下定位、装配验证、缺陷探测、分类和光学字符识别应用问题。
验证结果
盈泰德工程师将人工目视检测的专业性和灵活性，与计算机系统的可靠性、可重复性和性能卓越性充分结合在一起，都整合到一个易于部署的界面。
1、对产品取像后创建定位工具进行产品定位
2、通过传统算法+AI算法，检测效果如下：
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。
