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CheckLabel 360 IA Farma

Inspeção a 360° de etiquetas em recipientes cilíndricos ou retangulares

A série Check Label 360 IA permite a inspeção de etiquetas a 360° em recipientes cilíndricos ou retangulares, sem necessidade de posicionamento preciso do recipiente.

Adapta-se a diferentes formatos, como garrafas, frascos ou ampolas (dependendo das especificações técnicas), e realiza inspeções independentemente da cor do recipiente.

Concebida para alto rendimento.

Graças ao desenvolvimento de algoritmos de IA baseados em redes neuronais não supervisionadas, a atualização de formatos é extremamente simples e rápida, com as alterações de formato a demorarem menos de 10 minutos.

Projetada e validada segundo a normativa farmacêutica.

Aplicações

Inspeção de produto a 360°

Modelos disponíveis na série CheckLabel 360

CheckLabel 360

Inspeção de etiquetas a 360 graus com visão convencional.

Recursos

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CheckLabel 360 IA

Inspeção de etiquetas a 360 graus com Inteligência Artificial, permitindo a deteção altamente precisa de defeitos estéticos aleatórios ou complexos, como rugas ou rasgões. Funciona com redes não supervisionadas, simplificando bastante o treino do sistema e as alterações de formato (*também pode funcionar com redes supervisionadas).

Recursos

CheckLabel 360 LS

Inspeção com câmara linear e rotação do produto no interior da etiquetadora.

Benefícios

Segurança

Inspeção de 100% da produção com visão artificial. Todos os defeitos visíveis são detectados.

Rentabilidade

Detecção de defeitos antes de retiradas de mercado dispendiosas.

Fidelização

Produtos impecáveis. Máxima satisfação do cliente.

Redes Neuronais Não Supervisionadas

A nossa solução funciona com redes neurais não supervisionadas, simplificando a programação e eliminando a necessidade de etiquetar manualmente imagens boas e más. O sistema treina-se sozinho com amostras de produtos''bons'', aprendendo assim o padrão de normalidade e descartando automaticamente as peças ''más''. O sistema treina-se sozinho com amostras de produtos''bons'', aprendendo assim o padrão de normalidade e descartando automaticamente as peças ''más''.

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