缺陷檢測

   藥片缺陷檢測是藥片生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其檢測結(jié)果的好壞直接影響著藥品的質(zhì)量。常見的人工檢測方法：成本和效率不成比例， 容易產(chǎn)生誤檢和漏檢等現(xiàn)象，無法滿足現(xiàn)代企業(yè)對產(chǎn)品質(zhì)量的要求。機(jī)器視覺檢測憑借其自動化程度高、成本低、可替代3-4個人工等特點，廣泛運用于實際生產(chǎn)中。邁迅威視覺科技專注機(jī)器視覺檢測數(shù)十年，我司的藥品缺陷檢測設(shè)備可用于檢測產(chǎn)品表面的裂紋，缺塊，黑點等各種缺陷。核心部分均采用級別的316不銹鋼，可滿足廣大客戶的需求。





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時間碼缺陷檢測依然以人力主導(dǎo).目前的用以檢驗時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.該算法把時間碼抽象性為點特點,根據(jù)對模版和特點點開展配準(zhǔn)來快速檢測時間碼的缺陷,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用于青島啤酒廠生產(chǎn)流水線條碼時間的缺陷檢測中,當(dāng)場運作數(shù)據(jù)顯示該算法在魯棒性和層面顯著好于別的方式 ,適用好幾個連通域信息內(nèi)容碼的迅速缺陷檢測,另外不會受到標(biāo)準(zhǔn)及情況管束,抗噪音能力強(qiáng),可立即運用于別的的視覺效果行業(yè).

厚鋼板生產(chǎn)流水線點陣式條碼字符自動識別方式 ,包含采用圖象和輪廊投射的方式 精準(zhǔn)定位字符地區(qū).對于繁雜工作狀況造成的字符形變,模糊不清的狀況,采用多方向線掃描儀優(yōu)化算法分割字符,并根據(jù)聚類算法體制糾正分割結(jié)果.運用bp神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)對分割字符開展識別.在能確保實時性的前提條件下考慮較高的識別準(zhǔn)確度,考慮即時在線監(jiān)測的要求.厚鋼板生產(chǎn)流水線點陣式條碼字符自動識別方式 ,包含采用圖象和輪廊投射的方式 精準(zhǔn)定位字符地區(qū).對于繁雜工作狀況造成的字符形變,模糊不清的狀況,采用多方向線掃描儀優(yōu)化算法分割字符,并根據(jù)聚類算法體制糾正分割結(jié)果.運用bp神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)對分割字符開展識別.在能確保實時性的前提條件下考慮較高的識別準(zhǔn)確度,考慮即時在線監(jiān)測的要求.

根據(jù)電子器件管理平臺,可以對產(chǎn)品的生產(chǎn)制造、貨運物流、市場銷售及其應(yīng)用等階段開展監(jiān)管。噴碼字符做為一種常見產(chǎn)品管控碼,其檢驗、鑒別在賦碼管控系統(tǒng)軟件中擁有至關(guān)重要的影響力。對于字符的鑒別,普遍的方式 主要是根據(jù)軟件系統(tǒng)設(shè)計方案的,該方式 不利機(jī)器設(shè)備當(dāng)場智能化系統(tǒng)管理方法。因而,文中設(shè)計方案了一套根據(jù)FPGA和單脈沖藕合神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(PCNN)的噴碼字符識別技術(shù)。文中關(guān)鍵研究方向及結(jié)果為:(1)對于基本方式 在圖像二值分割時,實際效果不理想化的難題,文中選用PCNN算法融合交叉熵基礎(chǔ)理論來分割圖像。,根據(jù)MATLAB對PCNN算法的基礎(chǔ)實體模型剖析,對于不一樣灰度值像素數(shù)火時刻不一樣的特點,開展圖像的二值分割。隨后,運用每一次分割后圖像與原圖像的交叉熵的基礎(chǔ)理論,明確PCNN在分割圖像時,什么時候為二值分割圖像。該方式 完成了圖像的全自動分割,且實際效果非常好。(2)對于傳統(tǒng)式投射分割方式 只有分割持續(xù)字符,沒法分割點陣噴碼字符的難題,文中明確提出改善的投射分割算法。該算法運用噴碼字符中點陣裂縫與字符間隔的關(guān)聯(lián),根據(jù)操縱分割閥值的尺寸將一串串字符分割成單獨字符,便于于字符svm算法及鑒別。改善后的算法不但可以分割持續(xù)字符,并且非常好的解決了傳統(tǒng)式投射算法沒法分割點陣字符的難題。(3)對于噴碼字符的點陣特點,文中明確提出改善的網(wǎng)格圖特點算法,并徹底改變字符鑒別標(biāo)準(zhǔn)。