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Rexona 除臭剂是联合利华 (Unilever) 在其菲律宾工厂生产的畅销产品之一。由于产量增加，Unilever 显然需要实现生产流程自动化。
实施机器视觉系统之前，Unilever 在每条生产线上配置多达 10 名操作员手动执行以下质量检测：
瓶盖存在性及完整性
瓶盖上印刷的颜色和日期码是否正确
产品两面上的标签检测
生产线平均运行速度为每分钟 220 瓶。尽管 Unilever 投入大量资金用于培训工人，但仍面临大量产品不合格问题，原因是标签在张贴过程中对位不准或起皱。针对这些任务采用人工检测方式变得越来越不切实际。而且人工检测无法检查包装上印刷的代码。
Unilever 产品线工程师 Gilbert Plumos 决定探索各种机器视觉系统以提高生产绩效。他认为有必要安装视觉系统，这样将可以重新调配操作员执行生产车间的其他复杂和关键任务。
经过数轮的检测标准收集后，Plumos 最终确定由三台相机组成的检测系统能够满足工厂的需求。将第一台彩色智能相机置于头顶上方，用于检测瓶盖存在性及完整性、瓶盖颜色和日期码验证；将第二台彩色相机置于产品前方，用于检测标签是否对位，并验证产品标签的颜色；将第三台相机置于包装后侧，用于读取代码，并验证产品代码。
“我们在评估过程中对其他优秀的机器视觉供应商进行了测试。必须要说，我对 In-Sight 视觉系统的测试结果非常满意，尤其是其 OCR 性能和颜色识别能力，”Plumos 表示，“In-Sight Explorer 软件采用 EasyBuilder 界面，分步引导用户通过简单的步骤设置视觉应用。我们的员工很喜欢这一点！”
由于 Rexona 包装瓶表面具有反光性，挑战之一是选择合适的光源，确保向所有三台相机提供均匀的照明。而且 Unilever 希望在可预见的未来随着生产线速度的提高，每小时的成品率也能相应增长。光源是一个重要因素。
菲律宾集成商 Inzpect Technologies 为 Unilever 开发了定制光源和图形用户界面，使操作员不但能够同时管理和查看所有三台相机的图像，还能利用屏幕上的额外按钮控制视觉模块中的其他电气和机器组件。
此过程的完成非常顺利，因为 In-Sight 视觉系统提供软件开发套件 (SDK)，使用户能够根据特定的应用需求创建高度可定制的独立用户界面。
在成功实施首套视觉系统使生产线实现完全自动化后，现在Plumos又将这一成功复制到另外两条生产线上。他认为集团其他业务部门很快也会采用机器视觉。
“
我们在评估过程中对其他优秀的机器视觉技术供应商进行了测试。必须要说，我对 In-Sight 视觉系统的测试结果非常满意，尤其是其 OCR 性能和颜色识别能力。我们的员工很喜欢这一点！
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