項(xiàng)目背景
在飲料行業(yè)中,玻璃瓶作為一種傳統(tǒng)的包裝材料,具有良好的阻隔性能,可以有效阻止氧氣等氣體對(duì)內(nèi)裝物的侵襲,同時(shí)阻止內(nèi)裝物的可揮發(fā)性成分向大氣中揮發(fā),保持飲料的新鮮度和口感。
市面上有許多知名的玻璃瓶飲料品牌,如可口可樂(lè)(Coca-Cola)、北冰洋等。這些品牌都采用了玻璃瓶作為他們的包裝材料之一。然而,由于生產(chǎn)過(guò)程中的各種原因,玻璃瓶的瓶底可能會(huì)出現(xiàn)破損、裂紋等缺陷,影響產(chǎn)品的外觀質(zhì)量,還可能對(duì)消費(fèi)者構(gòu)成安全隱患。因此,對(duì)于生產(chǎn)廠商來(lái)說(shuō),進(jìn)行玻璃瓶的瓶底質(zhì)量檢測(cè)顯得尤為重要。
今天,匯萃將展示一個(gè)我們成功實(shí)施的項(xiàng)目案例——空玻璃瓶的瓶底破損缺陷檢測(cè)。在這個(gè)項(xiàng)目中,我們利用先進(jìn)的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)和成熟的方案,幫助廠商從生產(chǎn)線上快速識(shí)別底部有瑕疵的玻璃瓶并進(jìn)行標(biāo)記與剔除。
項(xiàng)目需求
本項(xiàng)目的主要需求是檢測(cè)空玻璃瓶底的破損缺陷,確保進(jìn)入灌裝生產(chǎn)線的玻璃瓶符合質(zhì)量要求。
方案設(shè)計(jì)
為了滿足項(xiàng)目需求,匯萃設(shè)計(jì)了一套多相機(jī)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)。該方案整合四個(gè)全局相機(jī)與匯萃自研的強(qiáng)大圖像分析和處理軟件HCvisionQuick,從四個(gè)方向?qū)ΣA康撞窟M(jìn)行拍攝,以全面捕捉瓶底可能出現(xiàn)的各種缺陷,軟件內(nèi)置的高級(jí)算法庫(kù)HCvisionLib能夠?qū)D像進(jìn)行深入的解析。打光采用背光方式,通過(guò)增強(qiáng)瓶底與背景的對(duì)比度,提高檢測(cè)精度。匯萃智能是幫助玻璃瓶生產(chǎn)企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)自動(dòng)化升級(jí)的理想之選。
檢測(cè)流程
瓶子在傳送帶上移動(dòng),當(dāng)光電感應(yīng)器檢測(cè)到瓶子時(shí),發(fā)送信號(hào)給相機(jī);
相機(jī)從四個(gè)方向?qū)ζ孔舆M(jìn)行拍攝,并將圖像傳輸給計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理;
HCvisionQuick對(duì)圖像進(jìn)行分析,通過(guò)圖像處理算法識(shí)別瓶底是否存在破損、裂紋等缺陷;根據(jù)檢測(cè)結(jié)果,對(duì)合格的瓶子進(jìn)行放行,對(duì)不合格的瓶子進(jìn)行標(biāo)記與剔除。
處理效果
正常瓶底
(無(wú)臟污干擾)
檢測(cè)破損
(破損部分陰影比較大)
檢測(cè)破損
(破損部分陰影比較大)
實(shí)施效果
在實(shí)際應(yīng)用中,匯萃機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)能夠快速準(zhǔn)確識(shí)別玻璃瓶底部的破損缺陷情況,并輸出相應(yīng)的檢測(cè)結(jié)果(OK/NG)。通過(guò)大量的實(shí)際測(cè)試驗(yàn)證,系統(tǒng)的檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了99%以上。此外,匯萃機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)還具有高度的可配置性和可擴(kuò)展性,能夠適應(yīng)不同規(guī)格和類型的玻璃瓶瓶檢測(cè)需求。
匯萃智能作為機(jī)器視覺(jué)核心技術(shù)的領(lǐng)航者,已經(jīng)在工業(yè)機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域取得了顯著的成果。我們的機(jī)器視覺(jué)智能軟件 HCvisionQuick搭載配套硬件包括視覺(jué)處理器、相機(jī)、光源、鏡頭及附屬配件等,能夠很好地滿足包括檢測(cè)在內(nèi)的多種視覺(jué)需求,為客戶提供高精度、高穩(wěn)定性的機(jī)器視覺(jué)解決方案。
如果您在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域有任何需求,匯萃智能都愿意成為您強(qiáng)大的合作伙伴。我們擁有先進(jìn)的技術(shù)、豐富的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)的團(tuán)隊(duì),為您提供最可靠的解決方案。選擇匯萃智能,就是選擇品質(zhì)與未來(lái)!
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匯萃智能的機(jī)器視覺(jué)入門(mén)與實(shí)戰(zhàn)教學(xué)解決方案以其深度對(duì)接產(chǎn)業(yè)鏈需求、豐富的教學(xué)資源與實(shí)踐實(shí)訓(xùn)、高水平的師資隊(duì)伍以及廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景等特點(diǎn),為教育行業(yè)機(jī)器視覺(jué)人才的培養(yǎng)提供了強(qiáng)有力的支持。未來(lái),匯萃智能將繼續(xù)深耕智能制造領(lǐng)域,不斷創(chuàng)新和完善教學(xué)解決方案,為培養(yǎng)更多高素質(zhì)的機(jī)器視覺(jué)專業(yè)人才貢獻(xiàn)自己的力量。
需通過(guò)產(chǎn)教融合、技術(shù)創(chuàng)新加速人才培養(yǎng),以支撐智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等重點(diǎn)領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 然而,傳統(tǒng)教育模式與產(chǎn)業(yè)需求存在顯著脫節(jié):課程內(nèi)容滯后、實(shí)踐場(chǎng)景缺失、師資力量薄弱等問(wèn)題,導(dǎo)致學(xué)生難以快速適應(yīng)企業(yè)崗位需求。
在工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中,上料環(huán)節(jié)的效率與精度直接影響整條產(chǎn)線的運(yùn)行穩(wěn)定性。根據(jù)物料特性、生產(chǎn)需求及工藝要求,常見(jiàn)的上料方式主要包括以下幾類,其技術(shù)原理與應(yīng)用場(chǎng)景各有特點(diǎn)。
在精密制造領(lǐng)域,小五金件的質(zhì)量檢測(cè)一直面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。以剃須刀刀頭為例,這個(gè)看似簡(jiǎn)單的五金件實(shí)際上對(duì)精度和質(zhì)量有著極高要求。傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方式依賴肉眼觀察和手動(dòng)抽檢,存在諸多局限,例如檢測(cè)人員需要借助放大鏡長(zhǎng)時(shí)間作業(yè)導(dǎo)致視覺(jué)疲勞,抽檢模式存在漏檢風(fēng)險(xiǎn),人工判斷標(biāo)準(zhǔn)難以統(tǒng)一。這些都給產(chǎn)品質(zhì)量控制帶來(lái)巨大困難。