建筑制造行业统计一捆钢筋数量一般按照重量进行计数，误差较大，而人工计数耗时长且成本高。传统算法对于黏连、亮度不均匀、横截面大小不一等情况识别准确率不高。海康机器人深度学习目标检测算法可实现准确计数，节省人力成本并提高打包效率。

钢筋计数

药品生产企业在药品生产过程中由于生产工艺，设备震动以及其他因素导致产品丢落在设备内部。根据现行GMP的生产标准，当前批次生产的药品内容需要严格控制，避免遗落进入下一批次中，而流入市场，造成产品混批。因此，在进行生产批次更换时，需要进行药品的清场检测。药盒存在重叠、遮挡等复杂的情况，传统算法无法较好的适应，采用海康机器人目标检测算法准确检测是否存在散落的药盒。

在料盘分拣的场景中，不同种类料盘中心都贴着一张面单，机器手根据面单中心位置进行抓取和放置料盘，同时根据面单标签上的信息进行二维码信息识别。因料盘大小、角度、面单反光程度不一致，传统的特征匹配难以应对所有种类的差异，使用海康机器人深度学习目标检测进行目标定位，可解决以上问题。

料盘定位抓取

一些常见的3C产品在生产时会在其外壳上刻印“小圆点”，每个点根据其位置代表不同的值。按照特定的解析规则，通过对小圆点解析可获取到大量的生产信息，如：生产日期、楼栋号、楼层号、机器号等等，便于后期溯源。传统算法面对小圆点大小、形态、深浅不一，又存在脏污、水渍的干扰的情况显得“捉襟见拙“。采用海康机器人目标检测算法可精准定位每一个点，准确解析保存其生产信息。