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讓歲末歡聚的每一次舉杯,都滿載安心——海康機器人紙杯缺陷檢測方案

方案介紹


紙杯缺陷檢測方案通過視覺軟件分區檢測的方法,可以有效檢出杯體不同位置的缺陷,并對問題紙杯進行自動剔除,能夠應用在不同形式的紙杯機中,確保高效、安全生產。

轉盤式紙杯機(左)與輸送線式紙杯機(右).png

轉盤式紙杯機(左)與輸送線式紙杯機(右)

方案組成

硬件組成


方案硬件由海康機器人200萬或500萬面陣相機、12mm鏡頭組成,通過紅色或白色穹頂光源完成紙杯內壁、杯沿臟污缺陷和爆口缺陷檢測,能夠覆蓋寬130mm、高100mm的區域,視野范圍廣泛


方案支持VC3000視覺控制器,實現“1拖2”工位檢測的功能。如切換不同規格的紙杯,只需調整架設距離和穹頂光源大小,無需更換其他硬件,整體調諧更加便捷

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方案架設示意圖


軟件組成


方案軟件由海康機器人VisonMaster算法平臺、定制框架軟件組成,包含生產數據統計。


對全杯身5個區域(杯沿,杯身上,杯身下,杯底接縫,杯底)的檢測中,支持用戶自定義開啟或關閉任一檢測項;同時還支持定制化框架軟件界面、自由定義ROI檢測區域和缺陷參數,用戶操作更加柔性定制化,可以依據特定需求定制操作體驗

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方案優勢

? 檢測環境:支持有杯托無杯托環境自由切換

? 杯類型:兼容牛皮紙傳統白色紙杯缺陷檢測

? 紙杯尺寸:在視野范圍內且景深滿足的情況下,可自由切換紙杯口徑大小

? 方案效率針對不同像素相機進行耗時優化,檢出效率可達300個/分鐘

? 檢測精度:為3*3個像素,即0.15*0.15mm的缺陷面積

? 檢測耗時:方案檢測整體耗時<100ms (觸發拍照+算法處理+結果反饋)

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檢測結果展示

左下圖為含有杯托的紙杯檢測效果圖,右圖為杯底檢測效果圖,通過深度學習算法,顏色較淺難以檢測的臟污也可以有效檢測,補足傳統檢測方式的短板。


針對杯內缺陷進行直觀渲染,顯示缺陷面積和灰度閾值,可根據終端用戶的需求進行自由調控


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應用案例

在某紙杯生產廠缺陷檢測項目中,現場使用“1拖2”方案實現杯內壁和杯底的缺陷檢測,實時顯示每個紙杯口部、紙杯底部缺陷,操作人員一目了然。檢測結果由IO信號輸出,有效進行分類剔除,大幅提升生產效率。


某紙杯生產廠缺陷檢測項目.png



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