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發布時間：2021-08-09 21:34
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噴碼檢測
生產日期及生產批號是一個產品必不缺少的一部分，噴碼的漏噴、噴碼的信息不全及噴碼錯誤等對企業品牌形象影響極大。機器視覺檢測技術作為先進的檢測手段，具有快速、準確和可靠等優點，有利于提高企業的生產效率和自動化程度，提高包裝檢測水平。邁迅威視覺科技的座位專門的噴碼檢測設備供應商，可直接安裝在噴碼機之后，對噴碼進行檢測，可用來檢測漏噴，少噴，重影，自負錯誤，偏斜等。
工作流程描述：
步：在生產線上安裝 噴碼視覺檢測系統；
第二步：瓶底打碼后，傳感器觸發相機拍照，相機對噴碼進行檢測，檢測完畢后可添加剔除裝置，自動剔除，以避免生產線停止造成的損失。
缺陷檢測
藥片缺陷檢測是藥片生產過程中的關鍵環節，其檢測結果的好壞直接影響著藥品的質量。常見的人工檢測方法：成本和效率不成比例， 容易產生誤檢和漏檢等現象，無法滿足現代企業對產品質量的要求。機器視覺檢測憑借其自動化程度高、成本低、可替代3-4個人工等特點，廣泛運用于實際生產中。邁迅威視覺科技專注機器視覺檢測數十年，我司的藥品缺陷檢測設備可用于檢測產品表面的裂紋，缺塊，黑點等各種缺陷。核心部分均采用級別的316不銹鋼，可滿足廣大客戶的需求。
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根據電子器件管理平臺,可以對產品的生產制造、貨運物流、市場銷售及其應用等階段開展監管。噴碼字符做為一種常見產品管控碼,其檢驗、鑒別在賦碼管控系統軟件中擁有至關重要的影響力。對于字符的鑒別,普遍的方式 主要是根據軟件系統設計方案的,該方式 不利機器設備當場智能化系統管理方法。因而,文中設計方案了一套根據FPGA和單脈沖藕合神經元網絡(PCNN)的噴碼字符識別技術。文中關鍵研究方向及結果為:(1)對于基本方式 在圖像二值分割時,實際效果不理想化的難題,文中選用PCNN算法融合交叉熵基礎理論來分割圖像。,根據MATLAB對PCNN算法的基礎實體模型剖析,對于不一樣灰度值像素數火時刻不一樣的特點,開展圖像的二值分割。隨后,運用每一次分割后圖像與原圖像的交叉熵的基礎理論,明確PCNN在分割圖像時,什么時候為二值分割圖像。該方式 完成了圖像的全自動分割,且實際效果非常好。(2)對于傳統式投射分割方式 只有分割持續字符,沒法分割點陣噴碼字符的難題,文中明確提出改善的投射分割算法。該算法運用噴碼字符中點陣裂縫與字符間隔的關聯,根據操縱分割閥值的尺寸將一串串字符分割成單獨字符,便于于字符svm算法及鑒別。改善后的算法不但可以分割持續字符,并且非常好的解決了傳統式投射算法沒法分割點陣字符的難題。(3)對于噴碼字符的點陣特點,文中明確提出改善的網格圖特點算法,并改變字符鑒別標準。
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 
