在現(xiàn)代包裝工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中，涉及各種各樣的檢查、測量，比如飲料瓶蓋的印刷質(zhì)量檢查，產(chǎn)品包裝上的條碼和字符識(shí)別等。這類應(yīng)用的共同特點(diǎn)是連續(xù)大批量生產(chǎn)、對(duì)外觀質(zhì)量的要求非常高。通常這種帶有高度重復(fù)性的工作只能靠人工檢測來完成，我們經(jīng)常在一些工廠的現(xiàn)代化流水線后面看到數(shù)以百計(jì)甚至逾千的檢測工人來執(zhí)行這道工序，在給工廠增加巨大的人工成本和管理成本的同時(shí)，仍然不能保證100%的檢驗(yàn)合格率(即“零缺陷”)。

　

為了實(shí)現(xiàn)外觀缺陷自動(dòng)檢測,研究了基于機(jī)器視覺技術(shù)的外觀缺陷檢測系統(tǒng)。首先針對(duì)外觀缺陷圖像特點(diǎn),分析了采用灰度閾值及單一顏色模型分割缺陷的局限性,提出基于混合顏色模型的缺陷圖像分割方法,實(shí)現(xiàn)了外觀缺陷快速、準(zhǔn)確分割;然后通過分析外觀缺陷特點(diǎn),分別從形狀、顏色和紋理共選取了12個(gè)類別差異明顯的特征參數(shù),提取了外觀缺陷特征;最后選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為缺陷分類器,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及參數(shù),并分析了傳統(tǒng)BP算法在外觀缺陷分類應(yīng)用中的不足,通過改變收斂標(biāo)準(zhǔn)、自適應(yīng)調(diào)整步長和引入動(dòng)量項(xiàng)以優(yōu)化BP算法,改善了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類效果。


根據(jù)飲料易拉罐罐蓋制造生產(chǎn)線的工作環(huán)境和檢測要求,研制了基于機(jī)器視覺的罐蓋質(zhì)量檢測系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了鋁制罐蓋瑕疵的自動(dòng)檢測和快速剔除。該檢測系統(tǒng)由下蓋裝置、蓋傳送裝置、光源與圖像采集系統(tǒng)、視覺處理及控制系統(tǒng)、次品剔除裝置等組成,鋁制罐蓋經(jīng)下蓋裝置連續(xù)不斷的進(jìn)入蓋傳輸區(qū)域,蓋傳輸裝置通過真空將罐蓋吸附在傳送帶上,當(dāng)罐蓋通過成像系統(tǒng)時(shí),光纖傳感器觸發(fā)工業(yè)相機(jī)和光源,獲得高速罐蓋圖像,圖像檢測系統(tǒng)分析罐蓋多個(gè)檢測區(qū)域,電氣控制系統(tǒng)根據(jù)圖像檢測結(jié)果分揀罐蓋。通過實(shí)驗(yàn)測試證明:該視覺系統(tǒng)實(shí)時(shí)性好,可靠性高,有效地提高了罐蓋檢測生產(chǎn)線的工作效率。

藥片在線檢測

藥品與我們的生活息息相關(guān)，藥品的出廠要求更是一般行業(yè)難以企及，目前市場上大部分藥品都是使用稱重的方法來檢測，首先是檢測速度不夠快，其次是對(duì)于藥片表面的一列裂紋等缺陷就很難檢測出來，上海邁迅威視覺科技針對(duì)藥品的缺陷所做的藥片缺陷在線檢測系統(tǒng)，可以高速，有效地解決這個(gè)問題，不僅可以檢測藥片表面的裂紋，還可以檢測藥片邊緣的缺塊等問題。