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在药品标签字符检测中，产品生产批量大，产品标签上字间距变化大、字体印刷存在粘连，因此对关键区域的检测精度要求高，以往采取的传统视觉检测无法分割出有粘连的字符图像，且整体效率相对低下。采用视觉解决方案可以实现检测瓶身反放、超高字符识别率及更精细的标签缺陷剔除。
针对药品标签字符检测的上述难题，9570官方金沙入口登录基于多年深厚机器视觉技术积累和对医药行业生产的深刻理解，针对性打造出“药品标签字符检测解决方案”，为药品标签字符检测测带来新的能力提升。
为了确保检测精度，维视采用了采用CCD相机、百万定焦镜头、蓝色环光组合，使被测特征与需要被忽略的特征之间呈现出理想的效果;利用VisionBank Al强大的算法工具，对粘连字符进行精准分割，解决了字符断裂、粘连等数种不易于识别的问题。
为了进一步提升检测的效率和准确性，维视从软硬件上进行了全面的优化和改进。首先，在硬件配置上，维视采用了高分辨率的CCD相机、百万定焦镜头和蓝色环光组合，确保药瓶图像清晰、细节丰富。这样的配置使得被测特征与背景之间的对比度更高，易于识别和区分。
其次，在算法方面，维视利用VisionBank AI强大的算法工具对粘连字符进行精准分割。这有效解决了字符断裂、粘连等复杂问题，提高了字符识别的准确率。通过不断优化算法，我们成功将误检率降低至3%以下，字符识别率提升至99.9%。该方案成功提升了药品标签检测的效率和准确性，满足了多工位协同工作的需求。这不仅提高了企业的生产效益，还有助于保障产品的质量安全。
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