通過(guò)圖像識(shí)別和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，AI視覺(jué)模型結(jié)合OCR技術(shù)能夠精準(zhǔn)捕捉數(shù)字，快速識(shí)別箱體上的編號(hào)或特定標(biāo)識(shí)，并實(shí)時(shí)進(jìn)行記錄存儲(chǔ)。這種智能化檢測(cè)方式具備高準(zhǔn)確率和高效率，相比傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方法，本方案大大減輕了人力負(fù)擔(dān)，提升了檢測(cè)的精度和速度，確保生產(chǎn)過(guò)程中及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理問(wèn)題，有效保障生產(chǎn)流程的順暢。

本方案有效解決因人為因素和部署規(guī)模限制，導(dǎo)致無(wú)法立即記錄識(shí)別結(jié)果。本方案能夠及時(shí)識(shí)別并輸出識(shí)別結(jié)果，顯著減少響應(yīng)延遲并提高處理速度，自動(dòng)化識(shí)別流程減少了對(duì)人工的依賴(lài)，降低人工成本，大幅提升應(yīng)急響應(yīng)的效率，確保在早期階段就能迅速作出反應(yīng)，降低因響應(yīng)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)而導(dǎo)致作業(yè)效率低下，提高生產(chǎn)作業(yè)效率。

本方案支持二次定制化開(kāi)發(fā)，例如，增加相關(guān)其他場(chǎng)景檢測(cè)，增加檢出數(shù)據(jù)的二次應(yīng)用，銜接上下游業(yè)務(wù)流程，增加數(shù)據(jù)服務(wù)API開(kāi)發(fā)，對(duì)接相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)等。另外，可根據(jù)具體場(chǎng)景需求完善和優(yōu)化模型和算法檢測(cè)邏輯等。