一、案例背景

（1）  項目需求

瓶蓋OCR識別

瓶蓋變型缺陷檢測

（2）  項目痛點

客戶要求節(jié)拍較快，1.6m/s，要求算法耗時小于22ms

不同顏色瓶蓋料號切換

二、?？倒I(yè)相機方案描述

（1）配單表

（2）?？?a href="http://m.jshyqy.com/tiaoma_dutou/" target="_blank" >工業(yè)讀碼器方案示意圖

（3）方案描述

項目難點1：

整個流程需要滿足低于22ms的算法用時，采用深度學習的算法不可取，耗時較大。采用傳統(tǒng)算法訓練還是無法滿足需求。

解決方案：

將整個視野通過在MVS里面進行框選感興趣區(qū)域，將圖片變小，然后在VM里面進行算法處理，最終算法耗時10ms左右。

項目難點2：

OCR字符識別，客戶只有0-9的數(shù)字需要識別。

解決方案：

直接采用傳統(tǒng)算法即可。

項目難點3：

瓶蓋變型缺陷檢測。

解決方案：

采用快速匹配匹配外圓即可。

項目難點4：

識別不同顏色瓶蓋料號切換。

解決方案：

因為瓶蓋的顏色背景會影響最終調(diào)節(jié)的相機參數(shù)，因此要事先打光成像，將能共用一批參數(shù)的瓶蓋使用同一方案，不同參數(shù)的則需要建立新的方案，然后進行通訊切換。

三、方案優(yōu)勢

算法耗時低，原定算法耗時22ms，現(xiàn)在可以達到10ms以內(nèi)，提高了生產(chǎn)效率

滿足功能需求，實現(xiàn)字符識別和瓶蓋變形檢測

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