●白底钢印字符，存在对比度差，正常情况下肉眼无法清晰辨别的情况，需要借助外界光线及视野角度，人眼才能较好辨别。这个特征也影响机器视觉，在生产线上如何快速获取具有高对比度图像，解决浅印字符光学成像效果差，期望光度立体算法解决，是成功的关键；
采用高亮线性光源，其密集的灯珠和亮度能够满足曝光的均匀性、一致性要求。光源通过滤光营造暗场，从而实现立体效果
采通过采用神经网络深度学习，识别药盒上的钢印字符。可检测漏打码、打码过浅、内容错误等缺陷
对于缺陷产品，系统自动存储异常图像，便于质量管控和追溯
对于不同颜色的药盒，均可以适应
