在食品、日化等行業(yè)的自動化生產(chǎn)線上，銀色包裝袋因其美觀、防潮等特性被廣泛應(yīng)用。

然而，這類包裝袋的視覺檢測卻讓不少企業(yè)頭疼——柔軟易變形、表面反光強、形態(tài)各異，傳統(tǒng)檢測方法極易誤判。如何實現(xiàn)高效、精準的正反面識別？

本期小明將用一款僅有耳機盒大小的視覺傳感器，提供快速拆解這一技術(shù)難題的解決方案。

三大難點

柔軟易變形

包裝袋在傳送帶上可能折疊、扭曲，導致輪廓不規(guī)則，傳統(tǒng)模板匹配算法失效。

強反光表面

鋁箔層或鍍膜材料引發(fā)鏡面反射，掩蓋關(guān)鍵特征。

形態(tài)差異大

柔軟的包裝袋在傳輸中易產(chǎn)生褶皺、卷曲、凹凸不平，導致光線散射不均，同一特征在不同圖像中差異巨大。

推薦選型

我們?yōu)榭蛻?a target="_blank">工程師推薦了明治視覺傳感器VDS20系列，這是一款標準型設(shè)備利用圖像傳感器與光學元件獲取被測物的圖像，通過設(shè)備內(nèi)置的算法工具，實現(xiàn)有無/正反/計數(shù)檢測、分類、OCR等功能。

偏振光源抑制反光
VDS20系列配備多組獨立控制光源，可選偏振光源。通過調(diào)整偏振片角度，可過濾包裝袋表面因金屬鍍層或光滑薄膜產(chǎn)生的鏡面反射光。

深度學習模型適應(yīng)形態(tài)變化
針對包裝袋柔軟易形變的特點，VDS20集成輕量化深度學習框架，僅需20-50張樣本即可完成模型訓練。模型通過提取包裝袋邊緣輪廓、褶皺紋理及印刷圖案等特征，構(gòu)建正反面差異的數(shù)學表征。

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