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使用彩色相机安装在烟丝流水线线上,实时采集图片,根据烟丝对光的反光特性,通过图像预处理区分出烟丝与异物的差别,从而监控烟丝中是否混合了一些杂物,提升烟丝生产的产品质量。
利用机器视觉,结合深度学习,自动检测烟叶外观质量,如颜色、形状、大小、叶脉、表面特征、油份、缺陷及成熟度等,并根据这些特征进行综合判断。
利用背光方式穿透检测,选用高均匀蓝色背光源。更好的突显出轮廓效果。通过卡尺测量工具,搜索滤嘴两头边缘直线,计算两条直线的距离,从而得出滤嘴的长度。
选用高亮背光源从另一侧照射,使光源透过纤维来检测纤维孔隙大小,通过图像处理与Blob分析滤嘴端面纤维孔隙大小及分布,并按照参数设定进行剔除。
视觉定位传送带上的烟盒外盒折纸位置及角度,引导机器人放置烟盒内盒,后经加工组装成型为烟盒。视野大小:93mm*70mm,定位精度:0.08mm。
检测烟盒是否变形,每次检测2pcs。选用低角度光源将烟盒外轮廓突显出来,软件上使用轮廓度分析工具对烟盒轮廓进行分析得出烟盒变形结果。
烟盒激光打码识别。表面反光且需要兼容的背景颜色较复杂,用偏振片配合低角度打光,消除反光,突显均匀照明效果。配合OCR识别算法,对字符打印内容进行识别。
烟盒上的条码识别。表面包装膜反光,采用偏振片配合低角度打光,达到均匀照明效果。