Case1读取试管条码的同时,确认盖子是否存在。
Case2解码条码的同时,识别印刷文字。
原本需要两台设备的工作,现在一台即可完成。
MDI-4700 / MDI-5350 / NLV-5201S/W(即将推出) / 边缘AI条码读取器
主视觉图片 (1180 × 300 px)
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在制造、物流及医疗环境中,单靠条码读取已无法满足日益增长的检测需求。
您需要在读取试管条码的同时,确认盖子的有无与类型。 但目前您需要在条码读取器旁另外安装视觉相机—— 增加了成本、空间与配线的复杂度。
标签脱落或印刷质量不良会导致生产线停止,需要人工验证。 没有条码的物品也会造成分拣错误, 而这些错误的发现与纠正代价高昂。
有效期限、批号及标签位置均需人工确认。 这导致持续的人力成本与质量不稳定, 使得整合检测设备变得困难。
MDI-4700 / MDI-5350 / NLV-5201S/W(即将推出) 以单一设备解决上述所有挑战
MDI-4700 / MDI-5350 / NLV-5201S/W(即将推出) 在条码读取的同时执行AI处理。 四种解决方案,针对您的应用量身打造。
在解码条码的同时,AI同步检查物件外观。 盖子有无、标签贴附、标记检测—— 原本需要独立相机才能完成的检查,现在一台设备即可处理。
经优化的轻量深度学习引擎,利用内置AI推理处理器在设备端运行—— 无需外部主机。
与条码扫描结果联动,AI识别标签上的印刷文字。 当条码扫描失败时,文字识别自动作为备用方案, 维持生产线运行。
有效期限、批号、产品名称—— 定制化调校可适应每位客户的标签格式。
AI自动检测并计算相机视野内的物件数量。 "合格品有几个?""不良品有几个?" 实时计数与扫描同步进行。
自动化人工计数作业:生产线数量确认、 出货前验证及库存盘点。
对于标准模型不足的情况, 我们使用您的实际生产图像及OK/NG样本重新训练AI—— 针对您的特定使用场景进行定制化调校。
针对您的照明条件、读取距离及物件大小进行优化, 实现跨多种部署环境的广泛适用性。
MDI-4700 / MDI-5350 / NLV-5201S/W(即将推出) 相较于竞争解决方案的独特定位。
条码解码与AI图像识别在单一设备中同步运行。 竞争系统需要分别购买条码读取与视觉检测的产品, 而MDI-4700 / MDI-5350 / NLV-5201S/W(即将推出) 将两者集成—— 大幅降低硬件成本、安装空间及配线需求。
专为50–500 mm工作距离设计,采用紧凑外形。 易于嵌入试管处理机、输送线及回收桶中。 实现竞争产品无法达到的节省空间安装方式。
MDI-4700 / MDI-5350 / NLV-5201S/W(即将推出) 内置NPU,完全在设备端完成AI推理。 无需主机PC或云端服务器即可运行,降低部署成本、 IT管理负担及通信故障风险。 现有NLV-5201用户可直接替换升级。
AI模型使用您的实际现场图像及OK/NG样本进行调校。 能处理标准模型难以应对的照明条件、物件形状及读取距离—— 为每位客户的特定需求提供优化性能。
了解MDI-4700 / MDI-5350 / NLV-5201S/W(即将推出) 在各行业带来的导入前后对比效益。
试管条码读取
+ AI盖子检测
(产品图片/演示视频即将推出)
输送线安装
条码读取 + AI OCR备用
(产品图片/演示视频即将推出)
生产线与库存
AI计数 + 条码读取
(产品图片/演示视频即将推出)
食品标签检查线
条码 + OCR + 标签存在确认
(产品图片/演示视频即将推出)
回收桶——多台设置
回收标志AI识别
(产品图片/演示视频即将推出)
MDI-4700 / MDI-5350 / NLV-5201S/W(即将推出) 的硬件与AI性能规格。
| 处理器 | 嵌入式处理器 + 内置AI推理处理器 |
|---|---|
| CMOS传感器 | 工业级全局快门 单色传感器 640 × 480 1280 × 800 |
| 读取范围 | 50 – 500 mm(近距离优化) |
| 照明 | 专为近距离操作设计 (提供建议照明设置) |
| 操作系统 | RTOS |
| AI处理 | 边缘推理引擎(完全在设备端) |
| PC / 服务器 | 不需要推理(基于边缘计算) 仅训练时需要PC/GPU环境 |
| 目标检测准确率 | 待议(依环境与条件而异) |
|---|---|
| AI OCR准确率 | 待议(依环境与条件而异) |
| 推理时间 | 待议(依对象与条件而异) |
| 误报率 | 待议(依环境与条件而异) |
| AI引擎 | 深度学习引擎(目标检测) |
| AI OCR引擎 | 自主AI-OCR引擎 |
| 定制化支持 | 可使用客户图像进行额外训练与调校 |
| 支持字符 | 数字、拉丁字母(日文:计划分阶段推出) |