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白酒运输纸箱外观检测

项目背景：


国内某知名酒厂，需要在成品纸箱出货前对纸箱外观进行检测。德斯戈提供的检测解决方案，使用5面相机同时取图，并结合深度学习技术，能将纸箱的外观不良，进行褶皱检测，脏污检测，破损检测，提升出货前的外观品质。


客户需求：


白酒运输纸箱外观检测

1.检测需求：纸箱外观（破损，褶皱等）

 2.产品尺寸：最大450MMX350MMX400MM

                     最小334MMX246MMX260MM

 3.检测范围：纸箱的侧四面


解决方案

识别

——复杂背景


复杂背景识别


制造商遇到机器视觉系统无法解决的复杂背景和成像问题时，应用涉及的字体的数量和类型不可预测时，需要一种新的专用光学字符识别解决方案，深度学习光学字符识别/光学字符验证工具非常适合解决这些问题。主要应用于汽车制造、电子制造、医药/医疗、包装等行业。

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检测

——复杂背景


复杂背景视觉检测


通过了解目标区域的各种外观，分割缺陷或其他感兴趣的区域，来了解物体的正常外观（包括其显著但可容忍的变化），通过深度学习算法，查找视野中的复杂特征和对象，学习正常的零件差异，同时全面地理解缺陷，用于表面缺陷和异类检查，解决零件复杂背景下定位、装配验证、缺陷探测、分类和光学字符识别应用问题。

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验证结果：


1、将采集的图像使用ViDi Analyze工具进行训练，建立深度学习缺陷检测模型

建立深度学习缺陷检测模型


2、使用训练好的检测模型，检测效果如下所示：

   原始大图                                                       局部图像                                                   局部结果


3、使用CogIDTool对码进行读取，检测效果如下所示：


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