喷码检测

喷码视觉检测不但在日化行业有广泛的应用，在其他行业如制药，化工等各行各业都有广泛的应用。迈迅威视觉的瓶底读码检测系统在无需对原有产线机构进行大范围改造的基础上，以极低的成本，简单的操作和维护方式，更好的解决了客户的喷码难题。辅以相应的视觉检测工具，该系统能实现各行业外观检测应用中的多方面高速检测要求。

检测内容：

喷码缺失，喷码变形，字符位置偏移，重影，字体模糊，字符错误

喷码检测系统功能：

1，  缺陷产品图片保存功能，

2，  产品良品次品实时统计功能。

3，  工作报表

4，  远程监控

5，  可安装自动剔除装置

6，  可接受定制

设备参数：

检测速度：

1500个/分钟

检出率：100%

功率：220V

气压：0.6Mpa

产品应用范围：食品行业，***行业，化妆品行业，电子行业，化工行业，农产品等任何需要喷码的行业产品。

喷码机已经大量应用于生产过程中，它操作方便简单，与工厂本身的数据库链接，可以对产品起到跟踪记录的作用；但是如何检测喷码的质量，防止喷码的错误瑕疵造成数据管理的混乱呢？我们可以求助于视觉检测设备。

本设备位于喷码机的后端， 用于对喷码的结果进行检测， 确保产品出厂前的生产日期及批号无任何错误。 设备可以根据现场情况进行调整以适用于不同的现场需求。

检测内容：喷码缺失，喷码变形，字符位置偏移，重影，字体模糊，字符错误

根据电子器件管理平台,可以对产品的生产制造、货运物流、市场销售及其应用等阶段开展监管。喷码字符做为一种常见产品管控码,其检验、鉴别在赋码管控系统软件中拥有至关重要的影响力。对于字符的鉴别,普遍的方式 主要是根据软件系统设计方案的,该方式 不利机器设备当场智能化系统管理方法。因而,文中设计方案了一套根据FPGA和单脉冲藕合***元网络(PCNN)的喷码字符识别技术。文中关键研究方向及結果为:(1)对于基本方式 在图像二值分割时,实际效果不理想化的难题,文中选用PCNN算法融合交叉熵基础理论来分割图像。,根据MATLAB对PCNN算法的基础实体模型剖析,对于不一样灰度值像素数火時刻不一样的特点,开展图像的二值分割。随后,运用每一次分割后图像与原图像的交叉熵的基础理论,明确PCNN在分割图像时,什么时候为二值分割图像。该方式 完成了图像的全自动分割,且实际效果非常好。(2)对于传统式投射分割方式 只有分割持续字符,没法分割点阵喷码字符的难题,文中明确提出改善的投射分割算法。该算法运用喷码字符中点阵裂缝与字符间隔的关联,根据操纵分割阀值的尺寸将一串串字符分割成单独字符,便于于字符svm算法及鉴别。改善后的算法不但可以分割持续字符,并且非常好的解决了传统式投射算法没法分割点阵字符的难题。(3)对于喷码字符的点阵特点,文中明确提出改善的网格图特点算法,并改变字符鉴别标准。

解决低质量图像给识别任务带来的困难,构造了一个由图像增强网络(EnCNN)和手写体数字识别网络(LeNet-5)组成的低质量图片识别框架.将图像增强网络嫁接在识别网络前,并使用提出的策略进行模型学习.使得低质量图像在被识别前图像质量得到较大的改善,终实现低质量手写体图像识别率的提高.实验部分将提出的方法和在单纯使用低质量图像或高清图作为训练集进行训练的方法进行了对比,实验表明在低质量图像上,提出的方法有更高的数字识别率,且有更强的泛化能力.