视觉检测-方便面叉子有无检测方案

方案背景

随着生产自动化程度的提高，越来越多的企业开始将机器视觉技术应用于生产过程中。方便面生产线上的自动落勺功能虽然大大提高了生产效率，但仍然存在多勺和漏勺等缺陷。为了解决这一问题，提高产品质量和生产效率，工厂决定导入机器视觉技术，实现产线升级。

需求描述

在方便面生产过程中，包装线自动落勺功能能够提高生产效率，但存在一定的多勺和漏勺缺陷。目前每个工位需要安排两个人工进行目检，人力成本较高，且检出稳定性差，效率低。因此，工厂希望通过导入机器视觉技术，实现自动化检测，提高产品质量和生产效率。

技术要求

由于方便面生产线上的叉子姿态多样、位置随机，且会被料包不同程度的遮挡，光源使用时间长后存在光衰，图像亮度会发生变化。因此，对检测方案的要求如下：

1. 生产节拍要求大于6包/s；

2. 漏检率要求低于0.01%。

方案架构

1、架设方案示意图

2、成像效果图

方案优势

通过引入深度学习技术，可以克服方便面叉子与面饼颜色接近、遮挡、光衰等场景变换问题，同时具有以下优势：

1. 优秀的识别准确率，漏检率低于0.01%；

2. 检测效率高，算法耗时小于30ms。

综上所述，该方案有助于提高方便面产品的质量和生产效率，降低人力成本，具有较高的实用性和可行性。