一个标签问题，可能带来整批产品风险

在医疗器械与制药生产中，标签不仅是产品信息载体，还关系到：

1、产品追溯       2、合规监管     3、供应链可视化

如果标签出现未对位、字符模糊或缺陷，不仅会影响读取，还可能增加召回和合规风险。

随着产线速度提升、标签信息不断增加，稳定检测每一枚标签正在成为新的挑战。

医药标签检测的3个常见难题

药瓶、小瓶或透明包装上的标签往往具有光泽或反光表面，传统检测难以稳定识别标签内容和缺陷。

02文本与字符验证

标签通常包含：

• 多语言文本

• 不同字体

• 可变序列信息

字符模糊、损坏或条码异常，都可能影响追溯与合规。

AI机器视觉如何解决这些问题

康耐视标签检测解决方案

康耐视机器视觉结合AI算法、工业级成像和成熟视觉工具，帮助企业在复杂生产环境中稳定检测标签质量。

典型产品包括：

In-Sight 2800
适用于常见标签检测任务，如OCV、缺陷检测和标签定位

In-Sight 3800
用于高速、高分辨率检测任务

VisionPro / VisionPro Deep Learning
用于复杂检测应用和多相机系统部署

这些视觉产品或解决方案可在反光表面、低对比度字符以及复杂包装条件下稳定执行检测任务。