行業簡介

字符或圖案用于記載信息，產品追溯等場景，但不論是印刷或鐳雕等工藝，都可能引入缺陷。為確保印刷內容的清晰、完整和一致性，保證信息傳遞的質量，缺陷檢測尤為重要，在各行各業都有廣泛的需求:電子

元器件標簽字符和圖案，影響產品的外觀、用戶體驗感和產品口味，因此需要保證標簽內容的準確性，將缺失、不清晰、明顯沾污檢測出來，進行產品質量管控。

(2)生產環節介紹

繼電器生產環節中，上游涉及材料采購與檢測，如中心觸頭、線圈等;中游為核心制造，包括金屬切削、線圈繞制、組裝調試等;下游為成品檢測、包裝入庫，確保產品性能達標后交付客戶。

(3)項目目的(牽引)

標簽印刷檢測的目的在于解決行業常規問題:確保標簽字符清晰、準確、完整，防止因字符模糊、缺失或錯誤導致的信息誤讀，避免影響產品追溯、使用及售后維護，滿足客戶對產品標識規范與質量的高要求。

(4)檢測原因

檢測繼電器標簽印刷字符外觀，能為后續環節提供極大便利:確保產品信息準確可讀，便于倉儲管理快速識別分類;在銷售環節，清晰標簽助力客戶準確選型;售后維修時，能快速定位產品批次與規格，提升整體服務效率與質量。

3.案例背景

(1)客戶(項目)需求

拍照后檢測每個面下字符是否有缺陷，破損，不清晰，明顯臟污。

(2)客戶痛點或問題

客戶之前使用無監督深度學習模型，需要使用收集圖片訓練，客戶產品換型頻繁，無監督算法上線時間長，對產品單一性要求太高，無法做到快速換型，而且過檢率高，檢測效果不佳。

4.方案描述

(1)項目配單表及數據

 海康MV-CS060-10GM/GC-PRO 600萬像素千兆以太網工業面陣相機

(2)方案示意圖

二維架設示意圖

(3)方案思路描述

1)采用純傳統算法，不依賴深度學習模型，無需大量數據標注，部署周期短，換型調整便捷;

2)基于基于分區校正與缺陷自學習算法，可適應輕微的明暗變化、局部位置偏移以及微小形變，提升檢測穩定性;

(4)搭建與調試

1)使用多 ROI校正模塊，進行圖像校正，通過多ROI區域特征，精準定位目標區域;

2)使用反射變換進行裁圖，提取需要的檢測需求，提高產品單一性;

3)使用異常缺陷檢測模塊，標注幾張OK圖片，推理出NG 產品。

(5)項目難點及解決方案描述

使用標簽字符印刷算法，不依賴深度學習模型，無需大量數據標注，部署周期短，換型調整便捷，只需要十幾分鐘就調整完方案，相比無監督算法來說，換型快，效果好，使用便捷。

(6)效果展示

5.方案優勢

(1)產品層面

(圖像質量、算法耗時、場景適應性、現場應用狀態(現場每天共檢測多少產品，實際識別率、誤檢率、漏檢率)等產品性能)本視覺方案實現了繼電器字符外觀缺陷檢測，視覺方案整體耗時90ms，能滿足客戶節拍需求。

客戶層面

字符外觀缺陷檢測為客戶帶來諸多價值:避免因字符問題致信息誤讀，選錯產品引發事故;保障產品追溯，高效解決質量問題;提升品牌形象，增強客戶信任。還能提高生產、檢測效率，提升產品合格率，助力客戶穩定生產。

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