SolVisionÉtude de cas
Inspection des emballages de produits à l’aide de l’IA
Cas
Détection des Défauts d’Emballage de Produits
L’emballage des produits joue un rôle crucial dans la formation des perceptions des consommateurs et la garantie de l’intégrité des produits. Pour les fabricants alimentaires et d’autres producteurs de biens de consommation, le maintien d’un emballage impeccable est essentiel pour préserver la qualité et protéger la réputation de la marque. Cependant, des défauts d’impression tels que des informations manquantes, des désalignements et des impressions brouillées peuvent entraîner une confusion chez les consommateurs et nuire à la confiance dans la marque.
Défi
Limitations des Méthodes d’Inspection Traditionnelles
Les méthodes d’inspection traditionnelles peinent à identifier efficacement les défauts d’impression sur les emballages de produits variés, y compris l’aluminium souple, les plastiques et d’autres matériaux couramment utilisés dans les biens de consommation. La nature déformable et la variabilité des emballages rendent difficile l’établissement de règles fixes pour la détection des défauts, rendant les systèmes basés sur des règles inefficaces. En conséquence, les fabricants se fient souvent à des inspections manuelles, qui sont laborieuses, inconsistantes et sujettes à des erreurs. Cette approche ralentit la production, augmente les coûts et risque de laisser passer des défauts, mettant en évidence la nécessité de solutions pilotées par l’IA pour assurer cohérence et efficacité.
Solution
Détection des Défauts Automatisée Alimentée par l’IA
SolVision exploite une technologie d’IA avancée pour automatiser l’inspection visuelle des emballages de produits, surmontant les complexités liées à la détection des défauts d’impression. Le système effectue des comparaisons d’images en temps réel par rapport à une référence de référence, identifiant un large éventail d’anomalies telles que les erreurs d’impression de texte, les distorsions de caractères, les désalignements d’images et les écarts de couleur. Chaque défaut est précisément marqué, permettant un tri et un traitement efficaces des articles non conformes. Cette approche garantit un contrôle de qualité cohérent, réduit les erreurs humaines et optimise l’efficacité de la production.
