SolVisionCaso di Studio
Ispezione del Packaging del Prodotto con l’Intelligenza Artificiale
Caso
Rilevamento dei Difetti nel Packaging dei Prodotti
Il packaging dei prodotti gioca un ruolo fondamentale nel plasmare la percezione del consumatore e garantire l’integrità del contenuto. Per i produttori alimentari e di beni di consumo, un packaging impeccabile è essenziale per tutelare la qualità e proteggere la reputazione del marchio. Tuttavia, difetti di stampa come informazioni mancanti, disallineamenti o stampe sbavate possono generare confusione nei consumatori e danneggiare la fiducia nel brand.
Sfida
Limiti dei Metodi di Ispezione Tradizionali
I metodi di ispezione tradizionali faticano a individuare efficacemente i difetti di stampa su packaging diversi, inclusi alluminio morbido, plastica e altri materiali comunemente usati nei beni di consumo. La natura deformabile e variabile di questi materiali rende difficile stabilire regole fisse per il rilevamento dei difetti, rendendo inefficaci i sistemi basati su regole. Di conseguenza, molti produttori si affidano all’ispezione manuale, che è dispendiosa in termini di tempo, incoerente e soggetta a errori. Questo approccio rallenta la produzione, aumenta i costi e rischia di non rilevare i difetti, evidenziando la necessità di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale per garantire coerenza ed efficienza.
Soluzione
Rilevamento Automatico dei Difetti con l’IA
SolVision sfrutta tecnologie avanzate di intelligenza artificiale per automatizzare l’ispezione visiva del packaging, superando le complessità legate al rilevamento dei difetti di stampa. Il sistema confronta in tempo reale le immagini con un riferimento ideale (“golden reference”), individuando un’ampia gamma di anomalie, tra cui errori di testo, distorsioni dei caratteri, disallineamenti delle immagini e variazioni cromatiche. Ogni difetto viene segnalato con precisione, consentendo lo smistamento e la gestione efficiente dei prodotti non conformi. Questo approccio garantisce un controllo qualità coerente, riduce l’errore umano e ottimizza l’efficienza produttiva.
