SolVisionEstudio de casos
Inspección de embalajes de productos mediante IA
Caso
Detección de defectos en el embalaje del producto
El embalaje de los productos desempeña un papel fundamental a la hora de dar forma a las percepciones de los consumidores y garantizar la integridad del producto. Para los fabricantes de alimentos y otros productores de bienes de consumo, mantener un embalaje impecable es esencial para salvaguardar la calidad y proteger la reputación de la marca. Sin embargo, los defectos de impresión, como la falta de información, las desalineaciones y las impresiones manchadas, pueden provocar confusión en el consumidor y dañar la confianza en la marca.
Desafiar
Limitaciones de los métodos de inspección tradicionales
Los métodos de inspección tradicionales tienen dificultades para identificar eficazmente los defectos de impresión en diversos envases de productos, como el aluminio blando, los plásticos y otros materiales que se utilizan habitualmente en los bienes de consumo. La naturaleza deformable y la variabilidad de los envases dificultan el establecimiento de reglas fijas para la detección de defectos, lo que hace que los sistemas basados en reglas sean ineficaces. Como resultado, los fabricantes a menudo confían en las inspecciones manuales, que requieren mucha mano de obra, son inconsistentes y propensas a errores. Este enfoque ralentiza la producción, aumenta los costes y corre el riesgo de pasar por alto defectos, lo que pone de manifiesto la necesidad de soluciones impulsadas por la IA para garantizar la coherencia y la eficiencia.
Solución
Detección automatizada de defectos impulsada por IA
SolVision aprovecha la tecnología avanzada de IA para automatizar la inspección visual del embalaje del producto, superando las complejidades de la detección de defectos de impresión. El sistema realiza comparaciones de imágenes en tiempo real con una referencia dorada, identificando una amplia gama de anomalías como erratas de texto, distorsiones de caracteres, desalineaciones de imagen y desviaciones de color. Cada defecto está marcado con precisión, lo que permite una clasificación y procesamiento eficientes de los artículos no conformes. Este enfoque garantiza un control de calidad constante, reduce el error humano y optimiza la eficiencia de la producción.
