机器视觉 2021-10-11 10961
这一次，我们将着眼于实施理想标签验证系统时需要考虑的五个基本事项，涵盖组件考虑因素以及决定哪种方法适合您的工业应用。
这里的主要问题是权衡您是要购买一体式标签验证解决方案，还是采购各个组件以自己设计和构建原始系统。
对于大多数最终用户来说，最方便的选择是准备好部署的标签验证系统。我们确实提供了我们自己的标签验证视觉系统系列，您同意的误差范围是多少？你的生产线运行速度是多少？您的生产线是什么样的——大多数多合一解决方案是否兼容，还是与大多数生产线不同？
对于标签验证解决方案，您需要考虑一系列组件和零件——我们将在“硬件”部分进一步介绍这一点。
使用了哪些方法？
为了帮助防止这些处罚，工厂可以利用机器视觉或自动编码（条形码阅读器）实施在线和离线标签验证。这些方法中的每一种都将从处理此信息的软件中受益。
在线标签验证
在线标签验证是在生产线上实际实施视觉系统以检查产品在传送带上通过时的标签的做法。
离线标签验证
离线标签验证是通过随机产品检查来保证质量的一种方法。在实践中，这是周期性地将包装从生产线上取下并放置在静态视觉系统下的地方。例如，通过检查每 100个或 1,000个包装的质量，工厂生产线经理可以用数学方法衡量快速移动生产线的错误率，而不会造成严重中断。
机器视觉标签验证与自动编码标签验证
机器视觉比自动编码具有定性优势，因为与基于行的信息相比，图像在标签验证方面的准确性要高得多。结合视觉后端软件，机器视觉标签验证方法是解决标签问题的更好竞争者。条形码仅占标签上可见内容的一部分，因此通过选择基于自动编码的方法，您可能会限制用于捕获错误的网络大小。
话虽如此，如果您的产品包装更简单，并且您唯一需要检查的部分是条形码，那么自动编码确实有其优势。一方面，数据是许多工厂经理必须考虑的重要因素。条码图像捕获尺寸要小得多，因此需要担心的数据要少得多。
如果您的标签验证系统每秒处理两包，并且每天运行 9 小时，那么每天可处理 64,800 张图像。在机器视觉和自动编码之间进行选择还需要决定每天存储几百兆字节，而可能是数百 GB，具体取决于压缩。
工厂自动化需要功能强大的软件，标签验证软件需要能够跟上快速移动的工厂生产线。这意味着它必须能够以高速率处理包装，并且足够坚固以应对不均匀的照明和挑战，例如包装旋转或生产线上的左右放置标签验证软件识别并传递包装上的印刷信息。
根据我们目前讨论的内容，如果您正在构建自己的机器视觉系统进行标签验证，您不仅需要考虑您选择的相机、镜头、照明和嵌入式系统，还需要考虑我们所涵盖的所有参数。
您处理的包装标签越详细，您的相机和镜头所需的分辨率就越高。照明将需要帮助您的图像质量，同时打击失真和渐晕。如果您有任何问题、疑问或疑虑，请不要害怕与我们联系——我们友好的工程师和机器视觉专家团队将很乐意为您提供帮助。
一旦您规划和设计了您的系统，您将需要考虑将其放置在工厂生产线的最佳位置。一般来说，越接近最后越好——这将确保错误在离开门之前被捕获，并且不会在以后的过程中产生。
我们了解实施标签验证系统是一项需要考虑许多因素的谨慎操作。我们不仅为您的生产线提供所需的解决方案，而且我们还拥有一支由知识和经验丰富的技术工程师和视觉专家组成的优秀团队，可以帮助您完成标签验证程序。无论有什么问题或疑问，请随时通过我们的联系页面与我们联系。
