東陽通信電子產品高精度檢測出售-邁迅威視覺

條碼在印刷包裝行業(yè)有著廣泛的應用，它是國家對藥品實施電子監(jiān)管的基礎，因此對條碼的印刷質量提出了更高的要求。然而由于機械精度和印刷工藝等原因，在印刷過程中條碼符號會出現(xiàn)各種問題。傳統(tǒng)的離線檢測已經不能滿足生產的需要，利用機器視覺技術對條碼的質量進行自動檢測成為必然趨勢。 本文以數字圖像處理算法和機器視覺算法為基礎，以北京征圖新視科技有限公司條碼在線檢測系統(tǒng)為應用背景，將圖像處理算法應用于條碼檢測系統(tǒng)之中，對條碼檢測系統(tǒng)的軟硬件組成進行了介紹，提出了條碼印刷偏位檢測算法和二維碼缺陷檢測算法，

質量控制：如藥瓶完成灌裝后，通信電子產品高精度檢測出售，測量灌裝是否達到基準線；字符條碼檢測和二維碼識別：讀取條形碼、2維矩陣碼或打印字符，并驗證標簽內容和正確的方位；生產控制：檢查每個藥盒里的說明書是否遺漏或者總生產藥品的數量；機器視覺檢測在食品飲料行業(yè)中的應用啤酒/飲料行業(yè)的包裝技術迅猛發(fā)展，在高速包裝線上，機器視覺檢測扮演著不可或缺的角色。對于食品飲料生產制造企業(yè)而言，其生產自動化程度越來越高，對產品質量、生產效率的要求也越來越嚴格。

為了實現(xiàn)外觀缺陷自動檢測，研究了基于機器視覺技術的外觀缺陷檢測系統(tǒng)。首先針對外觀缺陷圖像特點，分析了采用灰度閾值及單一顏色模型分割缺陷的局限性，提出基于混合顏色模型的缺陷圖像分割方法，實現(xiàn)了外觀缺陷快速、準確分割;然后通過分析外觀缺陷特點，分別從形狀、顏色和紋理共選取了12個類別差異明顯的特征參數，提取了外觀缺陷特征;后選擇BP神經網絡作為缺陷分類器，根據經驗和實驗確定了神經網絡結構及參數，并分析了傳統(tǒng)BP算法在外觀缺陷分類應用中的不足，通過改變收斂標準、自適應調整步長和引入動量項以優(yōu)化BP算法，改善了神經網絡分類效果。

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