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机器视觉技术实现产品来源可追溯,不再是梦

 

今天问题食品、药品的消息屡见不息,出了问题要查问题责任人,往往要大费周章。有没有能快速能找到责任人的技术方法呢?     

    通过机器视觉技术来实现产品来源追溯是当今生产中的趋势。采用机器视觉技术、自动识别技术、信息加密技术为每一件产品建立唯一的身份证条码,系统对生产过程中产品赋码及流通信息的监管,完美地对每一件产品的物流流向、信息流向和销售方向进行监督管理、控制、追溯。它可读取产品标签上的一维码二维码数字字母。目前在制药业、食品、消费类电子行业有着广泛的应用,主要作用有统计生产产品数量,统计人员工作量,防伪监管销售串货,发生突发事故时追溯源头。

     目前行业的做法:密切跟踪这些产品从哪里来,到哪里里。实现这个要求面临的巨大挑战是如何自动识别多种目前用于提供有关产品信息的不同的包装设计和标签
    在美国农产品行业,每年估计有60亿件产品要进行处理。如果被污染的农产品在被发现后,检验人员很少能轻易的找到它进入供应链的方式。但产品可追溯性倡议(PTI)可以比常规方法为更快、更准确地确定污染产生的来源。 最重要的优点是消费者一旦发现有受污染的产品,就可以从供应链来源尽可能快地去除,这样降低了食品安全的风险。 PTI还可以缩小潜在召回规模,并帮助供应链恢复正常运行速度,这些在节省成本方面都远远超过目前采用的其他措施。        现在我们国家也在食品安全监管问题加大力度,相信这在未来是一个很大的市场。

食品运输的节点即交界处,是实施基于可用于识别贸易项目的重点位置,如托盘全球贸易项目代码(GTIN)就应用在此处,它为使用这种方案的品牌所有者分配一个14位的GTIN,在此代码的基础上,大宗商品,子类型,大小,计数,产地面积,种植者,包装等重要信息,随着批号的GTIN进入到可读的条形码。 每个后续的处理程序,需要有读取和存储的GTIN和批号。 在出现问题时,这种方法使得它可以快速地通过每一个处理步骤中的相关回到其来源追踪货物。


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