1). 프로젝트 배경:
요구 사항 설명:
유제품 포장은 일반적으로 잉크 형태로 생산 라벨을 인쇄하는 데 사용되며, 노즐의 청소, 기계의 진동 및 고습도의 영향으로 인해 인쇄된 문자가 불완전, 왜곡되거나 긁힘 현상이 발생할 수 있습니다. 제품의 소매 단계에서는 생산 세부 정보에 대한 엄격한 관리가 이루어지며 결함, 흐림, 오염 등이 허용되지 않으므로 시각 검사 프로그램이 도입되었습니다.
기술 요구사항:
1. 누락 감지율은 0.03% 미만
2. 생산 속도는 4병/초
2). 솔루션 아키텍처:
3). 프로그램의 장점:
결함의 형태가 복잡하고 다양하며 생산 날짜는 실시간으로 변경되기 때문에 전통적인 방법으로는 문자 결함을 탐지하기 어렵습니다. 이에 딥러닝 방법이 도입되어 업계 문제를 해결하였으며 실제 문자 결함 탐지율은 99.7% 이상입니다.
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