产品标签缺陷检测是指检测标签表面的打印脏污、异物、缺损等缺陷。这些缺陷可能是由于标签材料、打印设备、运输环境等因素造成的。
传统的视觉方案往往采用固定的阈值或模板匹配等方法来检测缺陷，但这些方法存在以下问题：
1．产品的来料一致性差，不同批次或厂家的标签材料可能有色差、纹理差异等特征变化，导致阈值或模板失效；
2．表面缺陷类型多样，有些缺陷可能很小或很模糊，难以用人眼或简单的算法区分；
3．打印信息有差异，不同产品的标签上可能打印不同的文字、图案、条码等信息，增加了检测的复杂度；
4．检出率要求高，对于一些高端或敏感的产品，如食品、药品等，任何一个缺陷都不能容忍，需要高精度和高召回率的检测方案。
为了解决这些问题，赛拓信息技术有限公司设计通过深度学习的方案来实现产品标签缺陷检测。深度学习在图像处理领域已经取得了显著的进展和应用，适合用于产品标签缺陷检测这样一个复杂且多变的任务。
该方案不仅可以用于产品标签缺陷检测，还可以应用于包装表面印刷质量检测、条码/二维码缺陷检测等。
（1）包装表面印刷质量检测：包装盒、瓶罐、袋装等不同形状和材质的包装表面上，检测印刷质量是否符合标准，。
（2）条码/二维码缺陷检测：判断条码或二维码是否完整、清晰、可读，是否与产品信息一致。