導語

某PE瓶制造公司希望建立PE瓶檢測系統，利用機器視覺技術快速準確全方位識別藥瓶外觀瑕疵， 并將有瑕疵的產品在線自動剔除。

本案采用多個相機進行檢測。在藍海大腦深度學習訓練平臺進行AI訓練，并部署到工業視覺檢測平臺。實時動態顯示檢測數據，提示缺陷樣品達到限額。提供“訓練+部署”端到端解決方案，大大提高檢測效率。

1 背景及挑戰

傳統人工方式檢測藥瓶，主觀性強、速度慢、易受干擾、易疲勞。

不能及時準確判斷藥瓶缺陷，且質檢效率難以把控。

2 項目需求

配備傳送裝置，通過理瓶設施進入檢測設備進行全面檢測剔除。

利用機器視覺技術快速準確的識別藥瓶外觀瑕疵，并將有瑕疵的產品在線自動剔除。

具備深度學習能力和自維護升級功能，不斷積累數據實現剔除準確率趨于100%能力。

實現產品全方位無死角檢測， 實時顯示檢測結果。

3 機器視覺主要功能

1. 識別

識別物體的物理特征（如外形、顏色、字符、二維碼、條碼等）。引入深度學習后模式識別的應用范圍和精度得到大大提升。

2. 定位

通過得到圖像的坐標信息來自動判斷 物體的位置，校正、引導、對位、跟蹤。分為2D定位和3D定位，通常與機械手配合使用。

3. 測量

自動測量產品外觀尺寸，如寬高、孔徑、直徑和間距等。引入深度學習后，可對不規則裂痕、劃傷進行長度、深度測量。

4. 檢測

檢測產品的污點、裂痕、劃傷、缺損等。引入深度學習后大量原本無法檢測的缺陷已可檢測。

解決方案 4

采用AI智能相機多角度進行數據采集。GPU液冷工作站運行AI視覺檢測系統，進行深度學習、訓練、分析等

臟污、變形等缺陷使用傳統算法；瓶身吹不滿、瓶壁薄厚不勻等缺陷使用AI深度學習算法檢測

收集缺陷樣品，在深度學習訓練平臺進行AI訓練，并部署到工業視覺檢測平臺

缺陷品分類：底層算法給出檢出結果，實現對主要缺陷進行分類統計

實時動態顯示檢測數據，提示缺陷樣品達到限額及時警示

提供“訓練+部署”端到端解決方案

5 技術難點

自動上料機的設計

產品缺陷種類較多

檢測后的不良品分類剔除

基于藍海大腦工業視覺智能平臺+專業自動光學機構及自動化產線，通過深度學習構建全新識別模型，實現全流程自動化智能化的產品質量表面缺陷檢測，實時輸出全量質量數據。

藍海大腦 （www.lanhy.cn） 是一家以機器視覺和GPU技術創新為驅動的新型科技公司，利用深度學習開發的解決方案覆蓋高性能計算（含GPU水冷工作站、服務器）和嵌入式邊緣計算。在智能制造、醫藥、教育、科研、遙感等領域積累了大量AI實戰經驗。

藍海大腦工業視覺解決方案基于深度學習的視覺識別平臺，結合工業相機、機械臂及傳感器等設備，為客戶打造集聲、光、電、機、軟、算一體化工業檢測整體解決方案。

責任編輯：tzh