Case1讀取試管條碼的同時,確認蓋子是否存在。
Case2解碼條碼的同時,辨識印刷文字。
原本需要兩台設備的工作,現在一台即可完成。
MDI-4700 / MDI-5350 / NLV-5201S/W(即將推出) / 邊緣AI條碼讀取器
主視覺圖片 (1180 × 300 px)
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在製造、物流及醫療環境中,單靠條碼讀取已無法滿足日益增長的檢測需求。
您需要在讀取試管條碼的同時,確認蓋子的存在與類型。 但目前您需要在條碼讀取器旁另外安裝視覺相機—— 增加了成本、空間與配線的複雜度。
標籤剝落或印刷品質不良會導致生產線停止,需要人工驗證。 沒有條碼的物品也會造成分揀錯誤, 而這些錯誤的發現與修正代價高昂。
有效期限、批號及標籤位置均需人工確認。 這導致持續的人力成本與品質不一致, 使得整合檢測設備變得困難。
MDI-4700 / MDI-5350 / NLV-5201S/W(即將推出) 以單一裝置解決上述所有挑戰
MDI-4700 / MDI-5350 / NLV-5201S/W(即將推出) 在條碼讀取的同時執行AI處理。 四種解決方案,針對您的應用量身打造。
在解碼條碼的同時,AI同步檢查物件外觀。 蓋子存在與否、標籤貼附、標記偵測—— 原本需要獨立相機才能完成的檢查,現在一台設備即可處理。
經最佳化的輕量深度學習引擎,利用內建AI推論處理器在裝置端運行—— 無需外部主機。
與條碼掃描結果連動,AI辨識標籤上的印刷文字。 當條碼掃描失敗時,文字辨識自動作為備援, 維持生產線運作。
有效期限、批號、產品名稱—— 客製化調校可適應每位客戶的標籤格式。
AI自動偵測並計算相機視野內的物件數量。 「良品有幾個?」「不良品有幾個?」 實時計數與掃描同步進行。
自動化人工計數作業:生產線數量確認、 出貨前驗證及庫存盤點。
對於標準模型不足的情況, 我們使用您的實際生產影像及OK/NG樣本重新訓練AI—— 針對您的特定使用場景進行客製化調校。
針對您的照明條件、讀取距離及物件大小進行最佳化, 實現跨多種部署環境的廣泛適用性。
MDI-4700 / MDI-5350 / NLV-5201S/W(即將推出) 相較於競爭解決方案的獨特定位。
條碼解碼與AI影像辨識在單一裝置中同步運行。 競爭系統需要分別購買條碼讀取與視覺檢測的產品, 而MDI-4700 / MDI-5350 / NLV-5201S/W(即將推出) 將兩者整合—— 大幅降低硬體成本、安裝空間及配線需求。
專為50–500 mm工作距離設計,採用緊湊外形。 易於嵌入試管處理機、輸送線及回收桶中。 實現競爭產品無法達到的節省空間安裝方式。
MDI-4700 / MDI-5350 / NLV-5201S/W(即將推出) 內建NPU,完全在裝置端完成AI推論。 無需主機PC或雲端伺服器即可運行,降低部署成本、 IT管理負擔及通訊故障風險。 現有NLV-5201用戶可直接替換升級。
AI模型使用您的實際現場影像及OK/NG樣本進行調校。 能處理標準模型難以應對的照明條件、物件形狀及讀取距離—— 為每位客戶的特定需求提供最佳化性能。
了解MDI-4700 / MDI-5350 / NLV-5201S/W(即將推出) 在各產業帶來的導入前後對比效益。
試管條碼讀取
+ AI蓋子偵測
(產品圖片/示範影片即將推出)
輸送線安裝
條碼讀取 + AI OCR備援
(產品圖片/示範影片即將推出)
生產線與庫存
AI計數 + 條碼讀取
(產品圖片/示範影片即將推出)
食品標籤檢查線
條碼 + OCR + 標籤存在確認
(產品圖片/示範影片即將推出)
回收桶——多台設置
回收標誌AI辨識
(產品圖片/示範影片即將推出)
MDI-4700 / MDI-5350 / NLV-5201S/W(即將推出) 的硬體與AI性能規格。
| 處理器 | 嵌入式處理器 + 內建AI推論處理器 |
|---|---|
| CMOS感測器 | 工業級全域快門 單色感測器 640 × 480 1280 × 800 |
| 讀取範圍 | 50 – 500 mm(近距離優化) |
| 照明 | 專為近距離操作設計 (提供建議照明設定) |
| 作業系統 | RTOS |
| AI處理 | 邊緣推論引擎(完全在裝置端) |
| PC / 伺服器 | 不需要推論(基於邊緣運算) 僅訓練時需要PC/GPU環境 |
| 物體偵測準確率 | 待議(依環境與條件而異) |
|---|---|
| AI OCR準確率 | 待議(依環境與條件而異) |
| 推論時間 | 待議(依對象與條件而異) |
| 誤報率 | 待議(依環境與條件而異) |
| AI引擎 | 深度學習引擎(物體偵測) |
| AI OCR引擎 | 自有AI-OCR引擎 |
| 客製化支援 | 可使用客戶影像進行額外訓練與調校 |
| 支援字元 | 數字、拉丁字母(日文:計劃分階段推出) |