食品包裝不僅要求外形美觀、方便實(shí)用，更重要的是要保證包裝的質(zhì)量，確保食品安全。隨著同類產(chǎn)品的競爭加劇，各火腿腸生產(chǎn)廠家在不斷提升產(chǎn)品的內(nèi)在品質(zhì)的同時，越來越注重產(chǎn)品的包裝質(zhì)量檢測，但是目前的檢測手段還是傳統(tǒng)的人工檢測方式。機(jī)器視覺檢測技術(shù)作為先進(jìn)的檢測手段，具有快速、準(zhǔn)確和可靠等優(yōu)點(diǎn)，因此，開發(fā)基于機(jī)器視覺的火腿腸在線包裝質(zhì)量檢測系統(tǒng)對于減輕火腿腸生產(chǎn)企業(yè)員工的勞動強(qiáng)度，提高企業(yè)的生產(chǎn)效率和自動化程度，提高食品包裝檢測水平，保證食品安全都具有十分重要的意義。


在當(dāng)今這個時代，計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域呈現(xiàn)出很多新的趨勢，其中顯著的一個，就是應(yīng)用的性增長。除了手機(jī)、個人電腦和工業(yè)檢測之外，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在智能安防、機(jī)器人、自動駕駛、智慧醫(yī)、、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）等領(lǐng)域都出現(xiàn)了各種形態(tài)的應(yīng)用方式。計(jì)算機(jī)視覺迎來了一個應(yīng)用性增長的時代，目前的應(yīng)用如下圖所示，主要以運(yùn)動控制為主。隨著各個領(lǐng)域技術(shù)不斷發(fā)展，許多科技巨頭也開始了在圖像識別和人工智能領(lǐng)域的布局，F(xiàn)acebook簽下的人工智能Yann LeCun重大的成就就是在圖像識別領(lǐng)域，其提出的LeNet為代表的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在應(yīng)用到各種不同的圖像識別任務(wù)時都取得了不錯效果，被認(rèn)為是通用圖像識別系統(tǒng)的代表之一；Google 借助模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“DistBelief”通過對數(shù)百萬份YouTube 視頻的學(xué)習(xí)自行掌握了貓的關(guān)鍵特征，這是機(jī)器在沒有人幫助的情況下自己讀懂了貓的概念。這也能看出國技公司對圖像識別技術(shù)以及人工智能技術(shù)的重視程度。

機(jī)器視覺檢測在制藥行業(yè)中的應(yīng)用

制藥業(yè)必須遵守眾多國際法規(guī)。因此，在生產(chǎn)過程中或結(jié)束之后對藥品進(jìn)行100%檢測，以確保高質(zhì)量產(chǎn)品并符合相關(guān)法規(guī)。德國Basler工業(yè)數(shù)字相機(jī)有著高分辨率、高幀速度、精小體型、線材長等優(yōu)點(diǎn)能夠滿足制藥工業(yè)的各種要求，而基于工業(yè)數(shù)字相機(jī)的視覺檢測系統(tǒng)可以進(jìn)行多項(xiàng)應(yīng)用，包括：

生產(chǎn)流程控制：如藥粒泡罩檢測，剔除破損的藥粒，正常通過正確的藥粒，保證所有泡罩內(nèi)的藥粒都是完好無損；

采用機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、連續(xù)、可靠的產(chǎn)品檢測，克服人工檢測易疲勞、個體差異、重復(fù)性差等缺點(diǎn)，可幫助企業(yè)提升產(chǎn)品質(zhì)量水平，提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，機(jī)器視覺檢測包括：

盒裝食品外包裝檢測：對盒裝食品的外包裝進(jìn)行檢測（包括外包裝破損、標(biāo)簽有無、生產(chǎn)日期有無等檢測）；

透明瓶裝飲料的液位及瓶蓋缺損檢測：對透明瓶裝飲料的液位進(jìn)行檢測，保障飲料灌裝的一致性；對瓶蓋包裝進(jìn)行檢測，剔除漏裝瓶蓋、瓶蓋歪斜等不良品；