污染和异物（比如气袋、灰尘、颗粒或头发）依然是食品和饮料行业产品召回的主要原因的一个。
在尽量避免操作员干预的情况下，保障一致的产品质量，不仅能够提高和维护品牌声誉，还能最大化生产力和投资。

依赖人员进行质量检测可能需要很高的成本，尤其是在高速生产环境中查找缺陷时。操作员需要执行平凡且重复的任务，比如在工作台上利用显微镜进行观察。
考虑到产品差异和有可能出现的缺陷，对于需要操作员进行的检测，传统式的机器视觉开发和优化会特别费时。

海康深度学习可实时定位、分析和分类复杂的污染问题，防止污染物进入大批量生产线的供应链。深度学习将人类的检查功能与计算机系统的自动化、规模和可重复性结合在一起。
随后还能够使用机器人技术确保机器处理和视觉工具协同工作，检测连操作员都有可能遗漏的最复杂的异常问题。最终结果就是减少召回事件、降低返工成本，以及完整的产品图像拍摄和可追溯性。

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