乳制品行业的字符检测的项目应用一般集中在乳制品的生产工厂,来把控生产制程中的各个环节,以牛奶的生产为例,基本工序如下:
在灌装线,包装线、出厂环节都涉及字符的检测和识别需求,对应的检测对象分别是小包体、小箱体和瓦楞箱,产品的形态如下(示意):
小包体(灌装线) 小箱体(包装线) 瓦楞箱(出厂)
检测的内容如下:
字符完整 |
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字符脏污 |
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字符反码 |
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字符识别 |
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字符有无 |
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工厂的喷墨机频繁清洗更换,同一道工位的字体打印形态会有变化
机台的震动导致打印的波动,会有字符变形,倾斜的情况
产品的包装形态多样,字符的背景差异很大
小包体高速的节拍要求,检测效率要求大于25000包/小时
超高的字符识别率要求,识别准确度要求99.98%以上
针对乳制品行业的特点和应用需求,海康机器人基于深度学习技术设计了字符识别与检测解决方案。该方案包含相机、镜头、光源、视觉控制器和软件算法,能显著提升乳制品行业字符识别与检测效果,目前已成功应用在多个乳制品生产现场字符检测系统框图
相机:MV-CA013-20GM 130 万像素1/2” CMOS 千兆以太网工业面阵相
核心技术参数 |
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传感器类型 |
CMOS,全局快门 |
全局快门的传感器类型适合动态拍摄 |
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像元尺寸 |
4.8 μm × 4.8 μm |
大像元尺寸,感光性能更佳,减少相机曝光值 |
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分辨率 |
1280 × 1024 |
合适的分辨率兼顾性能和效率 |
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最大帧率 |
90 fps @1280 × 1024 |
最大帧率满足超高速节拍要求 |
镜头:HF系列 FA镜头,根据具体的场景选择
核心技术参数 |
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接口类型 |
C-MOUNT |
1、高分辨率,画面清晰度均匀性高 |
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光学畸变 |
-0.38% |
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像面尺寸 |
Φ9mm(1/1.8’’) |
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F 数 |
F2.8~F16 |
针对不同的应用场景,打光的差异较大,我们根据乳制品行业的生产流程,提炼出以下三种打光方案,提供给客户参考。
小包体场景打光设计:选择单个穹顶光源,经过多次漫反射形成的无影光源,均匀性好,便于安装。
小箱体场景打光设计:选择单个弧面条光,通过弧度漫反射实现均匀照射,灵活的角度调整适用于大多数环境。
大箱体场景打光设计:选择两个弧面条光,通过弧度漫反射和角度控制实现大范围均匀照,覆盖的视野更加全面。
视觉控制器:
MV-VC4719-128G20视觉控制器搭载Intel i7处理器,8GB内存。支持8路I/O输入和8路I/O输出,集成4路恒压光源接口。拥有多个千兆网口和USB3.0口,同时可通过扩展卡槽最大可以外接GTX1660TI显卡,支持深度学习的训练和应用。