一、案例背景

（1）  项目需求

• 瓶盖OCR识别
• 瓶盖变型缺陷检测

（2）  项目痛点

• 客户要求节拍较快，1.6m/s，要求算法耗时小于22ms
• 不同颜色瓶盖料号切换

二、方案描述

（1）配单表

（2）方案示意图

（3）方案描述

项目难点1：

整个流程需要满足低于22ms的算法用时，采用深度学习的算法不可取，耗时较大。采用传统算法训练还是无法满足需求。

解决方案：

将整个视野通过在MVS里面进行框选感兴趣区域，将图片变小，然后在VM里面进行算法处理，最终算法耗时10ms左右。

项目难点2：

OCR字符识别，客户只有0-9的数字需要识别。

解决方案：

直接采用传统算法即可。

项目难点3：

瓶盖变型缺陷检测。

解决方案：

采用快速匹配匹配外圆即可。

项目难点4：

识别不同颜色瓶盖料号切换。

解决方案：

因为瓶盖的颜色背景会影响最终调节的相机参数，因此要事先打光成像，将能共用一批参数的瓶盖使用同一方案，不同参数的则需要建立新的方案，然后进行通讯切换。

三、方案优势

• 算法耗时低，原定算法耗时22ms，现在可以达到10ms以内，提高了生产效率
• 满足功能需求，实现字符识别和瓶盖变形检测