系統(tǒng)包括:噴碼檢測相機(jī)、噴碼檢測光源及設(shè)置在紙盒上部的外形檢測相機(jī)；至少一個(gè)激光光源,設(shè)置在紙盒上部,用于發(fā)射激光線,以在所述紙盒表面的端到第二端形成所述激光線；至少一個(gè)第二激光光源,設(shè)置在紙盒上部,用于發(fā)射第二激光線,以在所述紙盒表面的側(cè)到第二側(cè)形成所述第二激光線；圖像處理裝置,分別與外形檢測相機(jī)及噴碼檢測相機(jī)連接,用于接收外形檢測相機(jī)及噴碼檢測相機(jī)采集到的紙盒圖像,根據(jù)紙盒圖像判斷當(dāng)前紙盒是否封裝完好及噴碼是否合格。其可配合現(xiàn)有紙盒封裝噴碼生產(chǎn)線,實(shí)現(xiàn)對紙盒封裝及表面噴碼的實(shí)時(shí)在線檢測,降低了漏檢率,提高了檢測精度。

時(shí)間碼缺陷檢測依然以人力主導(dǎo).目前的用以檢驗(yàn)時(shí)間碼缺陷的算法受制于算法復(fù)雜度和準(zhǔn)確度,沒法在工業(yè)領(lǐng)域得到很大范疇的運(yùn)用.對于那樣的狀況,明確提出了一種新的根據(jù)迭代更新配準(zhǔn)的t-rotate iterative closest point(PRICP)算法.該算法把時(shí)間碼抽象性為點(diǎn)特點(diǎn),根據(jù)對模版和特點(diǎn)點(diǎn)開展配準(zhǔn)來快速檢測時(shí)間碼的缺陷,引進(jìn)深度學(xué)習(xí)進(jìn)一步提高了該算法的性,魯棒性及缺陷歸類能力.該算法早已取得成功運(yùn)用于青島啤酒廠生產(chǎn)流水線條碼時(shí)間的缺陷檢測中,當(dāng)場運(yùn)作數(shù)據(jù)顯示該算法在魯棒性和層面顯著好于別的方式 ,適用好幾個(gè)連通域信息內(nèi)容碼的迅速缺陷檢測,另外不會(huì)受到標(biāo)準(zhǔn)及情況管束,抗噪音能力強(qiáng),可立即運(yùn)用于別的的視覺效果行業(yè).

字符識(shí)別技術(shù)性是用機(jī)器視覺技術(shù)開展系統(tǒng)識(shí)別的關(guān)鍵研究內(nèi)容之一.生產(chǎn)制造的工業(yè)生產(chǎn)當(dāng)場環(huán)境惡劣,會(huì)造成所拍攝的圖像失幀,模糊不清,含噪音及字符造成放縮,平移變換轉(zhuǎn)動(dòng)等情況.對于之上情況,對圖像開展了早期預(yù)備處理,并對字符特征開展了獲取;以后,對于二種字符特征,用改善的BP算法設(shè)計(jì)方案了2個(gè)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù).字符識(shí)別技術(shù)性是用機(jī)器視覺技術(shù)開展系統(tǒng)識(shí)別的關(guān)鍵研究內(nèi)容之一.生產(chǎn)制造的工業(yè)生產(chǎn)當(dāng)場環(huán)境惡劣,會(huì)造成所拍攝的圖像失幀,模糊不清,含噪音及字符造成放縮,平移變換轉(zhuǎn)動(dòng)等情況.對于之上情況,對圖像開展了早期預(yù)備處理,并對字符特征開展了獲取;以后,對于二種字符特征,用改善的BP算法設(shè)計(jì)方案了2個(gè)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù).