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發布時間：2021-09-23 04:46
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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。
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.
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
