智能识别，精准验证

026年6月3日

如何利用基于视觉的 OCV（Optical Character Verification，光学字符验证） 技术，对保质期等字母数字喷码进行自动检测，并且即使在喷墨（InkJet）打印质量下降的情况下，依然能够准确判断其内容？借助模块化 HEUFT 平台中的 AI 相机与深度学习图像处理技术，这一挑战如今已迎刃而解。

去年秋季的 drinktec 展会上，我们将全新 Deep Learning OCV 功能集成至 HEUFT reflexx ^A.I. 相机 及同名图像处理系统，并应用于高速空罐检测设备 HEUFT canLine ^II。而在刚刚结束的 interpack 2026 展会上，这项自主研发的智能字母数字喷码验证技术则亮相于 HEUFT PRIME 满容器检测系统。除了通过侧向轮廓测量技术检测新灌装饮料纸盒的密封完整性外，该系统还能够对包装上的保质期、批号和生产批次号进行智能内容校验，可靠识别错误或不符合要求的产品信息。

为了确保在喷码质量下降时依然能够实现准确识别，HEUFT 将大量不同质量状态下的喷码图像导入自主开发的深度学习模型进行训练。基于这一模型，HEUFT reflexx ^A.I. 能够自动分离并校正每一个字符，对已识别的字母和数字进行更精准的分析与判断。即使面对不同字体形态、字符缺损或打印不均等情况，系统依然能够保持稳定可靠的识别能力。

更少停机，更少误剔除

即使喷码存在缺陷或显示问题，例如墨点偏移、字符变形、拖影、模糊，甚至整行文字清晰度下降，系统仍能在每分钟 1,200 个包装甚至更高的生产速度下，实现可靠的内容验证。

这意味着，当喷码质量随着设备运行逐渐下降时，企业无需立即停机维修喷码机，也不必额外暂停灌装或包装生产线。维护工作可以安排在计划停机期间进行，从而保障生产连续性和设备利用率。同时，系统能够有效避免因喷码质量下降而导致的大量误剔除，减少包装材料和食品浪费，进一步提升生产效率与可持续性。

无论是在空罐检测阶段，还是在满容器质量检测环节，HEUFT reflexx ^A.I. 相机 与基于人工智能的图像处理技术都能够像 HEUFT 模块化平台中的其他功能模块一样，灵活集成到几乎所有 HEUFT 系统之中，实现包括 Deep Learning OCV 在内的多种智能检测应用。即使面对复杂且具有挑战性的生产场景，也能够帮助整条灌装与包装生产线持续保持高效、稳定运行。