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??抵悄芄I相機MV-CA013-20GM噴墨字符缺陷檢測案例分享

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


項目需求:

某集成商有一個牛奶包裝生產日期打印質量的檢測需求,內容為檢測牛奶包裝上的生產日期打印質量,判斷是否有打花,缺碼,污點的情況,設備根據檢測結果,將打印質量不良的包裝剔除。


檢測對象:

牛奶包裝生產日期.png

方案設計:

方案設計.png

  視覺方案

成像方案部分:

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

光源:MV-LLES-175-30-W            視場范圍:60 mm  *  40mm

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


需求難點:

作為檢查對象,字符信息實時在變化,位置也不固定,有一定的波動,包裝個體之間的差異導致字符的背景也有明暗變化的情況,因此使用傳統的缺陷檢測算法很難實現


算法實現:

考慮到項目的難點,利用深度學習缺陷檢測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:

圖像預處理流程.png

圖像預處理流程

圖像預處理流程.png

                                                                                      原圖                                                  裁剪后的圖片

     通過圖像預處理,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單,較少干擾。同時,低分辨率的樣本可以較少算法對硬件的依賴。提升檢測效率。模型訓練時,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。具體模型訓練的過程略。得到缺陷檢測的模型后,進行測試,測試的算法流程如下:

算法流程.png

 缺陷檢測流程

缺陷檢測流程.png

       通過測試發現,OK的樣本和NG的樣本在概率圖的呈現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,達到字符缺陷檢測的效果。測試樣本集中,OK的樣本為800張,NG的樣本為400張,OK的全部識別正常,NG的誤識別為4張,綜合識別率為99.7%。


總結:

       在實際的應用環節發現,終端客戶對字符缺陷的需求要大于字符識別的需求,實際的噴碼過程中,噴碼錯誤的可能性非常低,往往會有設備異常導致的噴碼缺陷,這類缺陷是客戶需要剔除的,深度學習缺陷檢測技術剛好可以應對這類復雜的缺陷檢測需求。

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