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系统能够识别常用文字，在此之前，用户不得教传感器每次读一个所用字符，设置过程冗长而且单调乏味。Omron公司通过使用以获得专利的QUEST算法使检验更具可靠性，这种算法能够检测和校验文字错误。典型的标记错误包括缺点或文字缺少笔划、线条宽度不一致、倾斜、大小不一和污点，这样标记不完整的产品在进入零售商的供应链之前就可以被排除出去。
更有效的协调
“分布式智能意味着机器视觉装置将能检验生产过程中的每一个位置，来帮助系统作出排除或取出这个位置上不符合标准部分的决定，而不是一直等到其离开生产线。”Sippel说，“增强的网络功能意味着对单个检验的数据采集的改良，更好的质量监测和走向辨别。”目前北美地区最流行的可供选择的网络包括Ethernet和DeviceNet，而带现场总线通讯的视觉传感器在欧洲和南美部分地区很受欢迎。
市场现状和消费者的信赖
如今很多包装商相信这个市场交易原则：“包装就等于品牌。”事实上，消费者也把产品包装的每一个方面视为品牌。关键要素¬（如标签、保质期和营养成分信息）和拆封警示安全要素都有助于打造一个良好的品牌形象。
有风险么？
在过去，食品饮料包装商在建立和保持品牌价值上投入了巨大的财力。近年来，优先考虑达到最小的品牌风险这样的做法才流行开来。在ARC咨询集团最近发表的研究《食品与饮料行业工厂级支付费用全球纵览》里，该文的作者对质量控制故障导致的问题作了量化。他们指出，“因质量不达标而收回产品的成本是产品分销时所用的五倍……回收产品的成本是巨大的，特别是当公司出口商品或开拓新市场的时候。其它方面的比如清理生产车间或销毁某些不合格产品和清除商业障碍的成本，往往是主要的利润损失。”采用像机器视觉系统这样的在线质量检验装置，能够对出现的问题进行提前警报或将其完全阻止。总之，包装商采用当今这样更加经济的机器视觉质量检验方案，花费相对较少的投资，就可以大大降低其账本底线。在降低因收回产品或其它调整活动所带来的风险时，保持一个高质量品牌形象所带来的额外收益，使得包装商们把机器视觉质量检验系统的使用看作其成功的基本因素。产品包装是消费者在货架前面作出购买决定的关键。任何的包装缺陷都会使消费者对于品牌质量心目中的形象大打折扣，往往导致商品滞销。在这时，由于经济上的压力和来自恐怖主义、产品回收和对食品安全问题的担忧等方面的干扰信息，消费者对品牌的信任和零售商对品牌的销售允诺特别容易丧失，导致消费者对品牌忠诚度受到波动。包装商现在正在寻求保持消费者和零售商信任的办法以增加现有的营业额并为其新产品树立良好的形象。
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