條碼在印刷包裝行業(yè)有著廣泛的應(yīng)用,它是國家對(duì)藥品實(shí)施電子監(jiān)管的基礎(chǔ),因此對(duì)條碼的印刷質(zhì)量提出了更高的要求。然而由于機(jī)械精度和印刷工藝等原因,在印刷過程中條碼符號(hào)會(huì)出現(xiàn)各種問題。傳統(tǒng)的離線檢測(cè)已經(jīng)不能滿足生產(chǎn)的需要,利用機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)條碼的質(zhì)量進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)成為必然趨勢(shì)。 本文以數(shù)字圖像處理算法和機(jī)器視覺算法為基礎(chǔ),以北京征圖新視科技有限公司條碼在線檢測(cè)系統(tǒng)為應(yīng)用背景,將圖像處理算法應(yīng)用于條碼檢測(cè)系統(tǒng)之中,對(duì)條碼檢測(cè)系統(tǒng)的軟硬件組成進(jìn)行了介紹,提出了條碼印刷偏位檢測(cè)算法和二維碼印刷缺陷檢測(cè)算法,


E型鐵芯是某公司自動(dòng)化生產(chǎn)線上的重要零件之一，加工過程中主要存在表面切割不平整，表面裂紋和幾何形狀扭曲3種缺陷。為此，文中提出了基于機(jī)器視覺的表面缺陷在線檢測(cè)方法。由于檢測(cè)目標(biāo)質(zhì)地為黑色，本系統(tǒng)采用白色材料做背景增加對(duì)比度；利用CCD攝像機(jī)和環(huán)形LED光源組成采集系統(tǒng)的前端，通過千兆網(wǎng)口將圖像傳輸至計(jì)算機(jī)；然后采用邊緣檢測(cè)結(jié)合閾值分割提取感興趣區(qū)域，后主要利用灰度分析結(jié)合Douglas-Peucker算法完成特征提取和缺陷分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)能快速對(duì)鐵芯表面缺陷進(jìn)行識(shí)別與檢測(cè)，缺陷識(shí)別率達(dá)到98.25%，達(dá)到預(yù)期檢測(cè)目標(biāo)



針對(duì)傳統(tǒng)燈檢檢測(cè)精度低,人力成本高的問題,研究了基于機(jī)器視覺的大輸液中可見異物在線檢測(cè)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。利用高速旋轉(zhuǎn)裝置,獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的序列圖像。根據(jù)圖像間的交互方差系數(shù)MV建立序列圖像的背景,利用背景差分提取檢測(cè)目標(biāo)。綜合質(zhì)心迭代算法和卡爾曼濾波器實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤,根據(jù)運(yùn)動(dòng)軌跡方向確定可見異物是否存在,排除氣泡的干擾。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該系統(tǒng)能夠有效地實(shí)現(xiàn)大輸液中可見異物的實(shí)時(shí)檢測(cè)功能。

(1) 易拉罐空罐視覺檢測(cè)系統(tǒng)

檢測(cè)速度：高達(dá)120000罐/小時(shí)

檢測(cè)對(duì)象：易拉罐空罐的罐口、內(nèi)壁、罐底的外觀缺陷

檢測(cè)內(nèi)容：可檢測(cè)罐口的缺角、變形、檢測(cè)內(nèi)壁、罐底的臟污、異物、壓傷等缺陷

(2) 易拉罐罐底字符識(shí)別及缺陷檢測(cè)設(shè)備

檢測(cè)對(duì)象：易拉罐罐底字符識(shí)別、易拉罐罐底缺陷

檢測(cè)內(nèi)容：罐底的字符噴碼質(zhì)量、識(shí)別噴碼字符、檢測(cè)罐底外觀缺陷、罐體頂?shù)椎罐D(zhuǎn)、罐身圖文顛倒。

可自動(dòng)生成日期碼發(fā)送給噴碼機(jī)，人工只需輸入班次或批號(hào)燈信息。

(3) 易拉罐罐蓋檢測(cè)設(shè)備

檢測(cè)速度：高達(dá)150000個(gè)/小時(shí)

檢測(cè)內(nèi)容：罐蓋的混蓋、偏移、斑點(diǎn)、頂部凹陷、表面劃痕、污損燈缺陷