


Maschinelles Sehen ist der Schlüssel zu reibungslosen Druck- und Anwendungsabläufen
Cheng Ning, Technischer Direktor von Zebra Greater China
Für Hersteller, Lagerbetreiber oder andere nachgelagerte Lieferkettenunternehmen, die mehrere Branchen-, Regierungs- und Kundenanforderungen erfüllen müssen, kann Vertrauen die Überprüfung nicht ersetzen ist der beste Weg, Probleme zu verhindern, bevor sie auftreten. Daher müssen Unternehmen ihre Mitarbeiter darin schulen, wie sie die Qualitätskonsistenz und Designkonformität jedes Teils und Endprodukts bestätigen können, und möglicherweise auch in Bildverarbeitungssysteme investieren, um Autos, elektronische Komponenten, Lebensmittel, Getränke, Arzneimittel usw. automatisch zu prüfen. Produkte, um Genauigkeit bei Produktion, Montage und Abfüllung sicherzustellen. Darüber hinaus müssen Unternehmen auch die potenziellen Risiken verstehen, die durch Fahrlässigkeit im Hinblick auf die Verbrauchersicherheit und die finanziellen Auswirkungen entstehen.
Aber geben Unternehmen der Herstellung und Überprüfung von Etiketten auf diesen Produkten oder deren Verpackung gleichermaßen Beachtung und Investitionen? Oder hängt es ausschließlich davon ab, dass die Druck- und Anwendungssysteme ordnungsgemäß konfiguriert sind und funktionieren?
Geben Sie der Etikettenüberprüfung mehr Wert
Obwohl die in den heutigen Druck- und Anwendungssystemen verwendeten Druckmaschinen für ihre Genauigkeit bekannt sind, birgt die vollständige Annahme, dass Etiketten richtig positioniert sind und die richtigen Informationen wiedergeben, immer noch Risiken. Die Druckmaschine wird von Hand programmiert und ist im Kern immer noch ein Drucker. Wenn der Druckkopf nicht rechtzeitig ausgetauscht wird, führt dies zu einer vorübergehenden Verschlechterung der Etikettenqualität.
Bei der tatsächlichen Arbeit können Unternehmen ihre Mitarbeiter nicht dazu verpflichten, genau auf jedes etikettierte Produkt oder jede etikettierte Verpackung zu achten, die das Druck- und Applikationssystem der Produktionslinie durchläuft. Es kann schwierig sein, jeden markierten Artikel gründlich zu prüfen, ohne den Betrieb zu verlangsamen oder zu stoppen. Auch Mitarbeiter, die für die Überprüfung der Etikettenqualität und -genauigkeit verantwortlich sind, können Probleme übersehen. Es gibt keine Möglichkeit, fehlerhafte oder nicht konforme Etiketten zu reparieren, sobald sie in der Lieferkette angekommen sind.
Vielleicht kann jemand im nächsten Link das Etikettierungsproblem lösen. Wenn das Lagerteam beispielsweise ein Etikettierungsproblem im Lager feststellt, kann es möglicherweise falsch etikettierte Produkte vom weiteren Versand abhalten. Was aber, wenn ein Aufsichtsbeamter oder ein Verbraucher einen Etikettierungsfehler entdeckt? Oder was passiert, wenn ein Paket an den falschen Empfänger geschickt wird oder mit einer falschen oder unleserlichen Adresse an einer Sortierstation hängen bleibt? Die Folgen können schwerwiegend und kostspielig sein.
Deshalb sehen wir einen Trend bei Etikettieranwendungen – wir vertrauen auf die Automatisierung, erfordern aber dennoch eine Überprüfung, insbesondere bei Druck- oder Etikettieranwendungen.
Fest installierte Industriescanner und Bildverarbeitungssysteme tragen zum Aufbau der Vertrauenswürdigkeit von Etiketten bei. 1D- und 2D-Etikettenüberprüfung sollten aus mehreren Gründen zusammen mit Druck- und Anwendungssystemen automatisiert werden, und Unternehmen müssen zu 100 % sicher sein:
1 beigefügt sind und die ausgedruckten und angebrachten Informationen korrekt sind. Die Integrität von Etiketten ist besonders wichtig für die Compliance in stark regulierten Branchen wie der Pharmaindustrie, der Automobilindustrie und der Gastronomie. Wenn der Text nicht klar genug ist, die Farbe falsch ist oder die Chargennummer fehlt, kann das Unternehmen für den Missbrauch oder die Unfähigkeit, schnell zurückzurufen, finanziell haftbar gemacht werden. Natürlich sind fehlende Etiketten immer unerwünscht, da sie zu Verschwendung und Verzögerungen bei der Auftragserfüllung führen. 2. Tag-Daten sind lesbar. Manchmal denkt ein Mitarbeiter vielleicht, dass ein Barcode oder eine Adresse lesbar ist, der Scanner jedoch nicht. Es ist wichtig, dass Scanner alle Arten von Daten extrahieren können, während sich Waren durch die Lieferkette bewegen. 3. Die Beschriftungsposition ist korrekt. Wie ich gerade ein Beispiel gegeben habe, sind die Meinungen der Menschen subjektiv. Wenn die Etikettenposition einen halben Zentimeter unter der Anforderung liegt, kann dies als nicht konform betrachtet werden, auch wenn das menschliche Auge eine so kleine Lücke möglicherweise nicht erkennen kann. Durch die Installation fester industrieller Scan- und Bildverarbeitungssysteme an der Produktionslinie neben der Druckmaschine können Unternehmen Probleme mit der Etikettenqualität sofort erkennen und beheben, bevor problematische Artikel die Produktionslinie verlassen, an der Laderampe ankommen oder dort ankommen weiter nach unten in der Lieferkette transportiert werden. Verschiedene Probleme mit dem Standort oder der Datengenauigkeit. Stationäre Industriescanner können nach fehlenden Etiketten und Daten suchen, während Bildverarbeitungssysteme darauf trainiert werden können, auf Etiketten nach Formen oder Logos (auch „Muster“ genannt) zu suchen. Während der Artikel in einer Ausgangsinspektionsanwendung unter einer Bildverarbeitungskamera hindurchläuft, sucht sie nach dieser Probe, um sicherzustellen, dass das Etikett vorhanden ist und sich an der richtigen Stelle befindet. Bei der Sortierung sucht es nach Express-Schildern und leitet Pakete zur Weiterlieferung an die richtige Sortierlinie weiter. Bildverarbeitungssysteme können auch die Helligkeit messen oder eine Pixelzählung innerhalb des Tag-Suchbereichs durchführen. Unternehmen können Inspektionsstandards definieren und eine Reihe von Grenzwerten festlegen, die eingehalten werden müssen. Produkte, die diese Grenzwerte überschreiten, gelten als nicht qualifiziert.Der Vorteil dieser Art des automatisierten Überprüfungsscans besteht darin, dass er gleichzeitig als Fortschrittsbericht dient und kein menschliches Eingreifen erfordert, es sei denn, das System erkennt ein Problem. Wie wir alle wissen, ist die Rückverfolgbarkeit von Produkten heute aus vielen Gründen besonders wichtig. Wenn ein Unternehmen also bestätigen kann, dass ein Artikel einen bestimmten Prüfpunkt bestanden hat, bedeutet dies, dass das Unternehmen selbst und andere Stakeholder wertvolle betriebliche Erkenntnisse gewonnen haben, die in die Geschäftsplanung, Berichterstattung und Optimierung einfließen können. Gleichzeitig gibt es während des gesamten Prozesses keine Produkt- oder Verpackungskontaktpunkte, sodass sich die Mitarbeiter auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können. Dies wird Unternehmen dabei helfen, die Einhaltung der Produktions-, Auftragsabwicklungs- und Vertriebsabläufe besser einzuhalten und stets termingerecht zu arbeiten.
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Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
