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發布時間:2020-12-31 19:49  
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噴碼檢測
噴碼視覺檢測不但在日化行業有廣泛的應用,在其他行業如制藥,化工等各行各業都有廣泛的應用。邁迅威視覺的瓶底讀碼檢測系統在無需對原有產線機構進行大范圍改造的基礎上,以極低的成本,簡單的操作和維護方式,更好的解決了客戶的噴碼難題。輔以相應的視覺檢測工具,該系統能實現各行業外觀檢測應用中的多方面高速檢測要求。
檢測內容:
噴碼缺失,噴碼變形,字符位置偏移,重影,字體模糊,字符錯誤
噴碼檢測系統功能:
1, 缺陷產品圖片保存功能,
2, 產品良品次品實時統計功能。
3, 工作報表
4, 遠程監控
5, 可安裝自動剔除裝置
6, 可接受定制
設備參數:
檢測速度:
1500個/分鐘
檢出率:100%
功率:220V
氣壓:0.6Mpa
產品應用范圍:食品行業,藥品行業,化妝品行業,電子行業,化工行業,農產品等任何需要噴碼的行業產品。

藥片缺陷檢測
西藥是我們每個人都離不開的產品,在西藥生產過程中,由于種種原因會導致產品卻塊,裂紋,表面有黑斑等各種缺陷。 一旦這種產品流入市場,進入消費者手中,就會引起一系列嚴重的市場反應,嚴重影響個藥企的企業形象。上海邁迅威視覺科技根據市場需求,專門研發的藥片缺陷檢測機,可用于各種顏色藥片的表面缺陷檢測,設備核心部分均采用進口零配件,如,日本三菱的電機,德國BALSER的相機等。此外各個與藥片接觸的部分均采用316藥用級不銹鋼, 可滿足各個制藥企業的檢測需求。

根據模板匹配的畸變字符識別算法.該算法能夠全自動校正因為面層投射所造成的畸變字符圖象,明顯提升面層字符識別的準確率.隨后對校正后
的圖象開展字符精準定位,終根據模板匹配算法對字符作出.實驗結果顯示,畸變字符校正算法合理地提升了算法針對圓上上字符的鑒別工作能力,在檢測中獲得了
優良的實際效果.根據模板匹配的畸變字符識別算法.該算法能夠全自動校正因為面層投射所造成的畸變字符圖象,明顯提升面層字符識別的準確率.隨后對校正后
的圖象開展字符精準定位,終根據模板匹配算法對字符作出.實驗結果顯示,畸變字符校正算法合理地提升了算法針對圓上上字符的鑒別工作能力,在檢測中獲得了
優良的實際效果.
根據電子器件管理平臺,可以對產品的生產制造、貨運物流、市場銷售及其應用等階段開展監管。噴碼字符做為一種常見產品管控碼,其檢驗、鑒別在賦碼管控系統軟件中擁有至關重要的影響力。對于字符的鑒別,普遍的方式 主要是根據軟件系統設計方案的,該方式 不利機器設備當場智能化系統管理方法。因而,文中設計方案了一套根據FPGA和單脈沖藕合神經元網絡(PCNN)的噴碼字符識別技術。文中關鍵研究方向及結果為:(1)對于基本方式 在圖像二值分割時,實際效果不理想化的難題,文中選用PCNN算法融合交叉熵基礎理論來分割圖像。,根據MATLAB對PCNN算法的基礎實體模型剖析,對于不一樣灰度值像素數火時刻不一樣的特點,開展圖像的二值分割。隨后,運用每一次分割后圖像與原圖像的交叉熵的基礎理論,明確PCNN在分割圖像時,什么時候為二值分割圖像。該方式 完成了圖像的全自動分割,且實際效果非常好。(2)對于傳統式投射分割方式 只有分割持續字符,沒法分割點陣噴碼字符的難題,文中明確提出改善的投射分割算法。該算法運用噴碼字符中點陣裂縫與字符間隔的關聯,根據操縱分割閥值的尺寸將一串串字符分割成單獨字符,便于于字符svm算法及鑒別。改善后的算法不但可以分割持續字符,并且非常好的解決了傳統式投射算法沒法分割點陣字符的難題。(3)對于噴碼字符的點陣特點,文中明確提出改善的網格圖特點算法,并徹底改變字符鑒別標準。