藥品的使用與我們每個人都息息相關， 吃了一盒過期的藥品可能比不要還要產生更嚴重的后果， 隨著國家對藥品的監(jiān)管越來越嚴格， 藥盒，藥瓶表面的三期檢測就成了藥品生產過程中的必需。 由于藥品行業(yè)的產線比較復雜，重新添加專門的一臺檢測設備不僅成本高，而且也會占用大量空間，邁迅威施覺根據(jù)市場需求研發(fā)的噴碼檢測設備可以直接安裝在原有的生產線上， 而且安裝便捷， 極大的解決了客戶在噴碼過程中產生的各種問題。 我司的噴碼檢測系統(tǒng)可用來檢測噴碼有無，模糊，缺字，重影，等各種缺陷。質優(yōu)價廉， 現(xiàn)面向全國誠招代理。歡迎大家來電咨詢 ！


易拉罐罐底噴碼字符在線視覺檢測方法,包括定位中采用MSER方法對字符區(qū)域進行初定位,通過連通域法進行細定位.針對點陣噴碼字符的特點,采用點陣噴碼字符分割算法進行分割,確保了分割的準確性.字符識別中通過卷積神經網絡識別方法進行識別,在保證實時性的同時提高了檢測精度,完全可以滿足易拉罐罐底點陣噴碼字符檢測的高實時性,高準確性的要求.



工業(yè)產品的包裝上常含有產品編號、序列號、生產及截止日期等重要的噴碼信息,而在產品包裝的噴印過程中受到可能出現(xiàn)的機械故障、環(huán)境變化、運輸磨損等不確定因素影響,噴碼的噴印效果可能會出現(xiàn)變化。因此,產品包裝在完成噴碼的噴印后,需要對噴碼進行檢測才能保證噴碼的正確可讀。包裝信息錯誤的產品將會對企業(yè)的生產效率、物流倉儲、品牌形象等方面造成一系列不利影響。傳統(tǒng)噴碼檢測方法使用人工方式辨別噴碼質量的好壞,由于其在效率、失誤率、人力成本等方面的劣勢,并不適合應用在企業(yè)的大規(guī)模包裝生產流水線上。


解決低質量圖像給識別任務帶來的困難,構造了一個由圖像增強網絡(EnCNN)和手寫體數(shù)字識別網絡(LeNet-5)組成的低質量圖片識別框架.將圖像增強網絡嫁接在識別網絡前,并使用提出的策略進行模型學習.使得低質量圖像在被識別前圖像質量得到較大的改善,終實現(xiàn)低質量手寫體圖像識別率的提高.實驗部分將提出的方法和在單純使用低質量圖像或高清圖作為訓練集進行訓練的方法進行了對比,實驗表明在低質量圖像上,提出的方法有更高的數(shù)字識別率,且有更強的泛化能力.