項目需求:
某集成(cheng)商有(you)一個(ge)牛奶包(bao)裝生產日期打印(yin)質量(liang)的(de)(de)檢測需求(qiu),內(nei)容(rong)為檢測牛奶包(bao)裝上的(de)(de)生產日期打印(yin)質量(liang),判(pan)斷是否有(you)打花,缺碼,污點的(de)(de)情況,設備根據檢測結果,將打印(yin)質量(liang)不良(liang)的(de)(de)包(bao)裝剔除。
檢測對象:
方案設計:
視(shi)覺方案
成像方案部分:
海康相機:MV-CA013-20GM 海(hai)康(kang)鏡(jing)頭(tou):MVL-HF3528M-6MP
光源:MV-LLES-175-30-W 視場(chang)范(fan)圍:60 mm * 40mm
工作距離(li)(li):350mm 光源距離(li)(li):180mm
需求難點:
作為檢查(cha)對象,字(zi)符(fu)信息實時(shi)在變化,位(wei)置也不固定,有一定的波(bo)動,包裝個體(ti)之(zhi)間(jian)的差異導(dao)致字(zi)符(fu)的背景也有明暗變化的情況,因(yin)此使用(yong)傳(chuan)統的缺陷檢測算法很難實現
算法實現:
考(kao)慮到項目(mu)的難點,利用深度學習(xi)缺陷檢測(ce)的方式搭建算(suan)法(fa)方案,首(shou)先(xian)通過特征匹(pi)配和仿(fang)射變換(huan)定(ding)位字符位置(zhi),并將(jiang)原圖裁(cai)剪(jian)成260*160大小的圖片。流程如下:
圖像預處理流程
原圖 裁剪后的圖片
通過(guo)圖像預處理,將原始圖像裁剪成260*160分(fen)辨率的(de)(de)(de)(de)小圖,一方面可以使得樣(yang)本(ben)的(de)(de)(de)(de)的(de)(de)(de)(de)背景更(geng)加(jia)簡(jian)單,較少干擾。同時,低分(fen)辨率的(de)(de)(de)(de)樣(yang)本(ben)可以較少算法對硬件的(de)(de)(de)(de)依(yi)賴。提升檢測效率。模(mo)型訓練時,選(xuan)擇300張NG的(de)(de)(de)(de)樣(yang)本(ben)和300張OK的(de)(de)(de)(de)樣(yang)本(ben),保證NG的(de)(de)(de)(de)樣(yang)本(ben)中包(bao)含所有缺陷(xian)的(de)(de)(de)(de)紋理。具體(ti)模(mo)型訓練的(de)(de)(de)(de)過(guo)程略(lve)。得到(dao)缺陷(xian)檢測的(de)(de)(de)(de)模(mo)型后(hou),進行測試(shi),測試(shi)的(de)(de)(de)(de)算法流程如下:
缺陷檢測流程
通過測(ce)試發現(xian),OK的(de)(de)(de)(de)樣本和NG的(de)(de)(de)(de)樣本在概率圖的(de)(de)(de)(de)呈現(xian)形式(shi)上(shang)有明顯的(de)(de)(de)(de)差異,通過blob工(gong)具,開啟面積(ji)和閾值使能(neng),過濾干擾項,達到字符缺陷檢測(ce)的(de)(de)(de)(de)效果。測(ce)試樣本集中,OK的(de)(de)(de)(de)樣本為(wei)800張(zhang),NG的(de)(de)(de)(de)樣本為(wei)400張(zhang),OK的(de)(de)(de)(de)全(quan)部(bu)識(shi)別(bie)正常,NG的(de)(de)(de)(de)誤(wu)識(shi)別(bie)為(wei)4張(zhang),綜合(he)識(shi)別(bie)率為(wei)99.7%。
總結:
在實(shi)際的(de)應用環節發現,終端客(ke)(ke)戶對字(zi)符缺(que)(que)陷的(de)需求(qiu)要(yao)大于字(zi)符識別的(de)需求(qiu),實(shi)際的(de)噴(pen)碼過程中,噴(pen)碼錯誤的(de)可能性非常低,往往會有(you)設備異常導致的(de)噴(pen)碼缺(que)(que)陷,這(zhe)類(lei)(lei)缺(que)(que)陷是客(ke)(ke)戶需要(yao)剔除(chu)的(de),深度學習缺(que)(que)陷檢測(ce)(ce)技術(shu)剛好可以應對這(zhe)類(lei)(lei)復雜的(de)缺(que)(que)陷檢測(ce)(ce)需求(qiu)。
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