喷码检测

生产日期及生产批号是一个产品必不缺少的一部分，喷码的漏喷、喷码的信息不全及喷码错误等对企业品牌形象影响极大。机器视觉检测技术作为***的检测手段，具有快速、准确和可靠等优点，有利于提高企业的生产效率和自动化程度，提高包装检测水平。迈迅威视觉科技的座位专门的喷码检测设备供应商，可直接安装在喷码机之后，对喷码进行检测，可用来检测漏喷，少喷，重影，自负错误，偏斜等。
工作流程描述：步：在生产线上安装 喷码视觉检测系统；第二步：瓶底打码后，传感器触发相机拍照，相机对喷码进行检测，检测完毕后可添加剔除装置，自动剔除，以避免生产线停止造成的损失。

包装袋喷码品质对食品安全安全性起着关键***。文中依据食品包装材料制造行业对包装袋子喷码缺点的检验规定,设计了一种根据机器视觉技术的包装袋子喷码监测系统。本系统软件由线光源、图象收集模块、图象处理模块、传输模块及其剔除模块构成,可以对喷码出現的普遍缺点如漏印、错印、磨叽环境污染、残缺不全等开展自动识别及其将不合格品运用喷嘴剔除出来。对于字符缺陷检测系统软件中牵涉到的技术开展了深入分析。详细介绍了根据机器视觉技术喷码字符缺陷检测的选题背景及发展状况,随后依据工业生产检验的特性及其工业生产当场的具体情况,设计了一套喷码字符缺陷检测试验设备。本试验设备的研究方向关键包含三个层面:1.系统软件硬件配置机器设备的设计与搭建,包含机械设备关键构件的设计与校对,工业相机、图像卡的型号选择,光源类型挑选和照明灯具方法设计,照相机外界开启机器设备光电开关的型号选择等。2.喷码字符鉴别及缺陷检测优化算法的设计与完成。3.不合格品剔除模块的设计与完成。试验说明,本系统软件可融入具体生产制造的必须。从图象处理优化算法视角考虑,对字符鉴别及缺陷检测开展了科学研究,对于工业生产当场自然环境不稳定要素的影响,明确提出对图象开展中值滤波、阀值解决,对预备处理后的图象开展仿射变换,对字符地区视角歪斜的校准等。

时间码缺陷检测依然以人力主导.目前的用以检验时间码缺陷的算法受制于算法复杂度和准确度,没法在工业领域得到很大范畴的运用.对于那样的状况,明确提出了一种新的根据迭代更新配准的t-rotateiterativeclosestpoint(PRICP)算法.该算法把时间码抽象性为点特点,根据对模版和特点点开展配准来快速检测时间码的缺陷,引进深度学习进一步提高了该算法的性,鲁棒性及缺陷归类能力.该算法早已取得成功运用于青岛啤酒厂生产流水线条码时间的缺陷检测中,当场运作数据显示该算法在鲁棒性和层面显著好于别的方式 ,适用好几个连通域信息内容码的迅速缺陷检测,另外不会受到标准及情况管束,抗噪音能力强,可立即运用于别的的视觉效果行业.

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.