十個工具。一台相機。
正確的零件。
在正確的地方。
找到零件的位置和方向，以便下游檢查區域遵循您需要檢查的特徵。
計算可見零件或特徵，並將結果與您配置的目標範圍進行比較。
測量間隙、直徑或距離，然後將它們與您的極限進行比較。校準影像的物理單位。
將某個區域與顏色參考和允許的公差進行比較，以檢查變異和一致性。
對您定義的類別的範例進行訓練，然後對零件或影像區域進行分類以進行檢查。
使用影像來識別部件何時處於正確位置，無需外部觸發感測器。
找出
關鍵缺陷。
識別屬於缺陷的像素。檢查位置和麵積重要的刮痕、塗層覆蓋率和焊接品質。
從好的樣本中學習，然後標記與該模式的偏差——即使缺陷範例很少。
閱讀它。
然後驗證一下。
每個 OCR 區域讀取一行並將其與預期的字串或模式進行比較。使用不同的區域來表示不同的批次、日期或產品程式碼行。
解碼一維或二維條碼，然後根據檢查期望的值檢查其內容。
在錯誤的產品上捕獲正確的程式碼
條碼閱讀器可以成功解碼上一批留下的標籤。 Spark 的解碼值為檢查人員提供了檢查該標籤是否符合目前產品要求所需的資訊。結果可以區分相機無法讀取的程式碼和已讀取但包含錯誤識別碼的程式碼。
定義預期值以及在轉換時如何維持它。一旦內容規則成為檢查的一部分，操作員就不需要手動將每個解碼的字串與參考進行比較。他們可以使用捕獲的標籤和讀取器找到的值來回應異常。
閱讀您的線路上使用的格式
Spark的條碼工具支援一維和二維讀取，格式包括Code 128、DataMatrix和QR。測試生產線上使用的實際格式、列印尺寸和材料。霧面紙盒上的大標籤與反射表面上的小程式碼呈現不同的成像問題。
留下足夠的影像細節以使條形或模組保持清晰。檢查焦點、眩光、運動模糊以及符號周圍的清晰區域。如果程式碼位於彎曲包裝的邊緣附近，則變更顯示方式可能比軟體調整更能提高閱讀效果。
將程式碼和文字檢查納入一次檢查
可讀的條碼並不能證明標籤上的所有其他細節都是正確的。列印的批號可能需要 OCR。包裹可能需要單獨進行計數檢查。確定哪些可見細節很重要，並將相關工具納入檢查方案中。
例如，包裝站可能會讀取產品識別碼並檢查附近的列印日期。將這些檢查納入一個配方中，可以使工作站對標籤要求有一個綜合的了解。顯示哪個檢查失敗，以便操作員可以區分錯誤的識別碼和列印日期的問題。
在轉換時保持預期的標識符最新
僅根據正確標籤進行的評估會告訴您相機是否可以讀取這些標籤。新增先前 SKU 的標籤、不正確的識別碼、損壞的程式碼和無程式碼範例，以檢查網站的回應。包括正常運作期間預期的位置和列印變化。
在轉換時，預期的內容需要遵循現在正在生產的產品。清晰的設定和操作結果有助於防止昨天的正確識別碼被今天的批次接受。決定工作站如何處理缺少的預期值或錯誤的配方，以便在生產發生變化時內容檢查仍然有用。
常見問題
- 條碼讀取和檢查有什麼區別？
- 讀取將符號解碼為值。檢查將該值與期望值進行比較，例如當前運行的產品的識別碼。程式碼可以可讀，但內容檢查仍然失敗。
- Spark 是否提供 ISO 條碼品質分級？
- 成功的解碼並不是經過認證的條碼品質等級。正式分級使用適當的驗證器來評估定義的符號品質標準。如果您的客戶需要等級，請在選擇設備時指定適用的驗證者要求。
- Spark 可以同時檢查條碼和列印文字嗎？
- 條碼和 OCR 工具分別處理編碼值和人類可讀文字。可以在同一檢查工作流程中考慮它們。定義每個的驗收規則並驗證代表性樣品的完整配方。
- 我們應該提供哪些樣本來進行條碼評估？
- 包括實際的符號格式、良好的標籤、不正確的值、無程式碼範例以及您期望遇到的最弱的列印。分享程式碼尺寸、觀看距離、生產線速度以及產品之間的預期值如何變化。
使用 Spark 檢查您的標籤
共享代表性代碼並解釋它們的值必須匹配的內容。我們可以審查可讀性、所需的內容檢查和轉換工作流程。
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