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海康智能工業(yè)相機(jī)MV-CA013-20GM噴墨字符缺陷檢測(cè)案例分享

噴墨字符打印在工業(yè)生產(chǎn)中是非常常見的一種打印工藝,由于油墨的質(zhì)量和噴印表面的影響,打印的內(nèi)容會(huì)存在一定的瑕疵,本案例就是分享如何解決這類瑕疵的檢測(cè),這次是用到??抵悄芄I(yè)相機(jī)


項(xiàng)目需求:

某集成商有一個(gè)牛奶包裝生產(chǎn)日期打印質(zhì)量的檢測(cè)需求,內(nèi)容為檢測(cè)牛奶包裝上的生產(chǎn)日期打印質(zhì)量,判斷是否有打花,缺碼,污點(diǎn)的情況,設(shè)備根據(jù)檢測(cè)結(jié)果,將打印質(zhì)量不良的包裝剔除。


檢測(cè)對(duì)象:

牛奶包裝生產(chǎn)日期.png

方案設(shè)計(jì):

方案設(shè)計(jì).png

  視覺方案

成像方案部分:

??迪鄼C(jī):MV-CA013-20GM               ??电R頭:MVL-HF3528M-6MP

光源:MV-LLES-175-30-W            視場(chǎng)范圍:60 mm  *  40mm

工作距離:350mm                       光源距離:180mm


需求難點(diǎn):

作為檢查對(duì)象,字符信息實(shí)時(shí)在變化,位置也不固定,有一定的波動(dòng),包裝個(gè)體之間的差異導(dǎo)致字符的背景也有明暗變化的情況,因此使用傳統(tǒng)的缺陷檢測(cè)算法很難實(shí)現(xiàn)


算法實(shí)現(xiàn):

考慮到項(xiàng)目的難點(diǎn),利用深度學(xué)習(xí)缺陷檢測(cè)的方式搭建算法方案,首先通過特征匹配和仿射變換定位字符位置,并將原圖裁剪成260*160大小的圖片。流程如下:

圖像預(yù)處理流程.png

圖像預(yù)處理流程

圖像預(yù)處理流程.png

                                                                                      原圖                                                  裁剪后的圖片

     通過圖像預(yù)處理,將原始圖像裁剪成260*160分辨率的小圖,一方面可以使得樣本的的背景更加簡(jiǎn)單,較少干擾。同時(shí),低分辨率的樣本可以較少算法對(duì)硬件的依賴。提升檢測(cè)效率。模型訓(xùn)練時(shí),選擇300張NG的樣本和300張OK的樣本,保證NG的樣本中包含所有缺陷的紋理。具體模型訓(xùn)練的過程略。得到缺陷檢測(cè)的模型后,進(jìn)行測(cè)試,測(cè)試的算法流程如下:

算法流程.png

 缺陷檢測(cè)流程

缺陷檢測(cè)流程.png

       通過測(cè)試發(fā)現(xiàn),OK的樣本和NG的樣本在概率圖的呈現(xiàn)形式上有明顯的差異,通過blob工具,開啟面積和閾值使能,過濾干擾項(xiàng),達(dá)到字符缺陷檢測(cè)的效果。測(cè)試樣本集中,OK的樣本為800張,NG的樣本為400張,OK的全部識(shí)別正常,NG的誤識(shí)別為4張,綜合識(shí)別率為99.7%。


總結(jié):

       在實(shí)際的應(yīng)用環(huán)節(jié)發(fā)現(xiàn),終端客戶對(duì)字符缺陷的需求要大于字符識(shí)別的需求,實(shí)際的噴碼過程中,噴碼錯(cuò)誤的可能性非常低,往往會(huì)有設(shè)備異常導(dǎo)致的噴碼缺陷,這類缺陷是客戶需要剔除的,深度學(xué)習(xí)缺陷檢測(cè)技術(shù)剛好可以應(yīng)對(duì)這類復(fù)雜的缺陷檢測(cè)需求。

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