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發布時間:2021-09-21 08:46  
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噴碼檢測
噴碼視覺檢測不但在日化行業有廣泛的應用,在其他行業如制藥,化工等各行各業都有廣泛的應用。邁迅威視覺的瓶底讀碼檢測系統在無需對原有產線機構進行大范圍改造的基礎上,以極低的成本,簡單的操作和維護方式,更好的解決了客戶的噴碼難題。輔以相應的視覺檢測工具,該系統能實現各行業外觀檢測應用中的多方面高速檢測要求。
檢測內容:
噴碼缺失,噴碼變形,字符位置偏移,重影,字體模糊,字符錯誤
噴碼檢測系統功能:
1, 缺陷產品圖片保存功能,
2, 產品良品次品實時統計功能。
3, 工作報表
4, 遠程監控
5, 可安裝自動剔除裝置
6, 可接受定制
設備參數:
檢測速度:
1500個/分鐘
檢出率:100%
功率:220V
氣壓:0.6Mpa
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。


工業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的機械故障、環境變化、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的大規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字識別率,且有更強的泛化能力.
