自動化仿冒品檢測

確認退貨的電子產品真偽，以安排退款

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仿冒品自然是以高端智慧型手機和其他昂貴消費性電子產品為目標。以仿冒產品退貨要求退款的問題日漸增多，也是製造廠商的財務損失來源。

產品可透過電子商務購買和退貨。許多表面上是產品退貨，實際上卻是使用相同或類似箱子，但在裡面裝入其他東西或是空箱的仿冒品。製造廠商必須在核發退款之前，驗證產品真偽。

X 光圖像可以顯現每一箱的內部。由於可能的內容物範圍廣泛，傳統機器視覺以所需速率區分真偽，進行有效處理的能力受限。

Cognex Deep Learning 不需要仰賴複雜且費時的程式設計，可說是識別仿冒產品退貨的理想解決方案。退貨的智慧型手機必須要有特定組件存在，才能分類為齊全真品，組件定位工具可透過這類圖像組進行訓練。完成訓練之後，組件定位工具會檢查退貨手機的 X 光圖像，並迅速確認適當位置是否有這些組件存在，完全不需要把箱子打開。

根據退回的仿冒品類型，或許也可以使用 Cognex Deep Learning 的分類工具。在此案例中，分類工具可透過真品與仿冒手機的 X 光圖像進行訓練，即可學會區分真品手機與形形色色的仿冒品。當仿冒品類型改變時，分類工具可透過新類型的圖像組重新進行訓練，然後即可迅速在有新類別的生產線上重新部署，而不需要進行程式設計。