宣城食品飲料檢測地址承諾守信,邁迅威視覺有口皆碑

噴碼缺陷檢測

    噴碼視覺檢測在日化，制藥，化工，食品飲料等各行各業都有廣泛的應用。邁迅威視覺的噴碼檢測系統可以直接安裝在噴碼機之后，以極低的成本，簡單的操作和維護方式，更好的解決客戶在噴碼過程中遇到的問題。

檢測內容：

噴碼缺失，字符位置偏移，重影，字體模糊，噴碼變形，字符錯誤

設備參數：

檢測速度：

快1500個/分鐘

檢出率：100%

功率：220V

產品應用范圍：食品行業，藥品行業，化妝品行業，電子行業，化工行業，農產品等任何需要噴碼的行業產品。

系統包括:噴碼檢測相機、噴碼檢測光源及設置在紙盒上部的外形檢測相機；至少一個激光光源,設置在紙盒上部,用于發射激光線,以在所述紙盒表面的端到第二端形成所述激光線；至少一個第二激光光源,設置在紙盒上部,用于發射第二激光線,以在所述紙盒表面的側到第二側形成所述第二激光線；圖像處理裝置,分別與外形檢測相機及噴碼檢測相機連接,用于接收外形檢測相機及噴碼檢測相機采集到的紙盒圖像,根據紙盒圖像判斷當前紙盒是否封裝完好及噴碼是否合格。其可配合現有紙盒封裝噴碼生產線,實現對紙盒封裝及表面噴碼的實時在線檢測,降低了漏檢率,提高了檢測精度。

時間碼缺陷檢測依然以人力主導.目前的用以檢驗時間碼缺陷的算法受制于算法復雜度和準確度,沒法在工業領域得到很大范疇的運用.對于那樣的狀況,明確提出了一種新的根據迭代更新配準的t-rotate iterative closest point(PRICP)算法.該算法把時間碼抽象性為點特點,根據對模版和特點點開展配準來快速檢測時間碼的缺陷,引進深度學習進一步提高了該算法的性,魯棒性及缺陷歸類能力.該算法早已取得成功運用于青島啤酒廠生產流水線條碼時間的缺陷檢測中,當場運作數據顯示該算法在魯棒性和層面顯著好于別的方式 ,適用好幾個連通域信息內容碼的迅速缺陷檢測,另外不會受到標準及情況管束,抗噪音能力強,可立即運用于別的的視覺效果行業.

包裝過程中非常容易導致煙包噴碼字符識別準確率較低的好多個緣故,充分考慮生產制造的工業生產當場艱苦環境,會造成所拍攝的圖像失幀、模糊不清、噪音及字符造成放縮、平移變換轉動等狀況,有目的性地對根據BP神經元網絡的煙包噴碼字符智能識別系統軟件進行了科學研究。 詳細介紹了在煙包噴碼字符識別過程中選用的一些基礎技術性,包含圖像預備處理、獲取矩陣的特征值、圖像切分和圖像鑒別這好多個重要環節,大家設計方案了一套健全的預備處理計劃方案,選用條形圖對圖像開展敘述,并在這個基礎上設計方案了有關的圖像分割、圖像提高、除去噪音等優化算法,為此處理煙包噴碼字符識別過程中的各種各樣字符圖像難題