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卡夫换用基于图像的DataMan 300条码读码器解决了这一问题，该读码器可以读取5x5英寸视界范围内的任何标签，无需任何调整。

加拿大魁北克圣劳伦特卡夫食品技术员Dave ForTIn说：DataMan 300条码读码器以其出色的性能在通过确保标签精确性以维护客户利益的同时，也为技术团队节省了大量时间。

卡夫食品公司生产饼干、糖果、饮料、奶酪、零食和方便食品，在全球170多个国家使用Cadbury， Jacobs， Kraft， LU， Maxwell He， Milka， Nabisco， Oreo， Oscar Mayer， Philadelphia， Tang和Trident等品牌。卡夫公司2011年营业收入544亿美元，在加拿大产品包装行业居 地位，其起源可以追溯到安大略史蒂文斯威尔的詹姆斯？路易斯？卡夫。

高难度的读取挑战

魁北克圣劳伦工厂的沙茶酱生产线以每分钟高达265瓶的速度生产30多种不同的库存产品（SKU）。由于一些产品含有蘑菇和蛋等原料，可能对部分客户造成过敏反应，因此确保每一件包装的标签准确无误至关重要。当改变生产线以生产不同的SKU号时，就需要向灌装机上手动加载相应的标签。

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但是，这就可能出现机器操作员加载错误标签或其中偶然混有几个错误标签的情况。为解决这个问题，卡夫 初部署了激光条码扫描仪，读取各标签上的一维条码并将结果发送到运行机器的可编程逻辑控制器（PLC）。可编程逻辑控制器将代码与适当的值对比，如果代码错误，则从包装线上剔除该产品。

激光扫描仪的问题是它们只能读取一小块视野中的代码。标签改为新SKU时，代码的位置可能会因设计而稍有不同。因此每次更换产品时都需要调整激光扫描仪，耗费了技师团队的大量时间，甚至在激光扫描仪安放准确时，也会经常出现漏读。

技术团队人员经常需要对一维激光扫描仪进行调整，经常耗费大量精力寻找漏读的原因。ForTIn说：“他们经常要求我的团队去调整读码器。因为这些要求，我们的团队很难履行其它职责，生产团队花费大量时间检查扫描仪漏读的每件产品，确定产品标签是否是正确的。”

使用基于图像的技术

基于图像的技术背后的基本原理是：读码器采集图像，使用一系列算法处理图像，使其方便读取。康耐视的一种典型的算法可以搜索整个图像中的代码，识别代码的位置和方向，方便地进行读取。其它算法可以处理因为材料类型和表面情况而造成的代码质量下降问题。

2DMax+算法也是在现有的2DMax技术上进行升级，能力提升巨大，能够在高速生产线上处理受损、标注不佳或严重残缺的代码。