食品包裝的完整性與準確性，直接影響食品安全、產品保質期與品牌信譽。本方案整合機器視覺（AOI）建構一套可部署於高速生產線的自動化檢測系統，實現對密封品質、標籤資訊與異物污染的接近完美的100% 全檢，協助企業在不犧牲產能的前提下，滿足最嚴苛的品質與法規要求。
一、密封與洩漏檢測（Seal & Leak Inspection）
檢測目標：熱封夾料、封口裂縫、微孔洩漏
| 技術方案 |
紅外線熱成像檢測:封口完成瞬間，透過紅外熱像儀擷取封口線的溫度分佈圖。若熱分佈出現異常斷點，即代表存在夾料或封合不良的風險。
2D、3D 雷射輪廓量測:利用高精度雷射輪廓儀掃描封口區域的表面平整度與高度差，量化評估封合波紋與缺陷。
壓力／氣體洩漏檢測:於線上對包裝施加擠壓，即時監測微小氣壓變化；亦可透過雷射感測技術偵測微量氣體（如 CO₂、N₂）洩漏，精準定位漏氣點。
二、標籤與印刷檢測（Label & OCR/OCV Inspection）
檢測目標：效期漏印、條碼無法辨識、標籤貼附錯誤或歪斜
| 技術方案 |
AI OCR/OCV 智能辨識:自動辨識並核對噴印內容（製造日期、有效期限、批號等），有效防止漏印、錯印或字跡模糊等問題，並支援字元驗證（OCV）以確保印刷品質。
標籤定位與比對系統:檢查標籤貼附位置、正反面方向、是否存在氣泡或折角；並結合條碼掃讀技術，交叉比對包裝外標與內容物資訊，杜絕過敏原標示錯誤等重大品質風險。
三、異物與缺陷檢測（Foreign Object & Defect Detection）
檢測目標：金屬碎片、玻璃碎屑、石頭、塑膠異物；瓶蓋鬆脫、瓶身凹陷
| 技術方案 |
機器視覺檢測:針對透明容器包裝，檢測液位高度、瓶蓋鎖合狀態（是否歪斜），確保包裝出廠前無安全隱患。
四、包裝外觀品質檢測（Appearance Inspection）
檢測目標：蔬果托盤破損、泡麵碗變形、真空包裝異常膨脹
| 技術方案 |
結合 2D/3D 視覺系統與 AI 深度學習演算法,針對形狀不規則的包裝進行智能缺陷分類,精準區分「影響安全」與「僅影響外觀」的瑕疵類型,降低誤判率並優化良品率。
*本方案可依據不同包裝形式（軟包裝、瓶裝、罐裝、盒裝等)及產線需求進行客製化模組配置與整合*