項目需求：
某集成商有一個牛奶包裝生產日期打印質量的檢測需求，內容為檢測牛奶包裝上的生產日期打印質量，判斷是否有打花，缺碼，污點的情況，設備根據檢測結果，將打印質量不良的包裝剔除。
檢測對象：
方案設計：
視覺方案
成像方案部分：
?？迪鄼C：MV-CA013-20GM ?？电R頭：MVL-HF3528M-6MP
光源：MV-LLES-175-30-W 視場范圍：60 mm * 40mm
工作距離：350mm 光源距離：180mm
需求難點：
作為檢查對象，字符信息實時在變化，位置也不固定，有一定的波動，包裝個體之間的差異導致字符的背景也有明暗變化的情況，因此使用傳統的缺陷檢測算法很難實現
算法實現：
考慮到項目的難點，利用深度學習缺陷檢測的方式搭建算法方案，首先通過特征匹配和仿射變換定位字符位置，并將原圖裁剪成260*160大小的圖片。流程如下：
圖像預處理流程
原圖 裁剪后的圖片
通過圖像預處理，將原始圖像裁剪成260*160分辨率的小圖，一方面可以使得樣本的的背景更加簡單，較少干擾。同時，低分辨率的樣本可以較少算法對硬件的依賴。提升檢測效率。模型訓練時，選擇300張NG的樣本和300張OK的樣本，保證NG的樣本中包含所有缺陷的紋理。具體模型訓練的過程略。得到缺陷檢測的模型后，進行測試，測試的算法流程如下：
缺陷檢測流程
通過測試發現，OK的樣本和NG的樣本在概率圖的呈現形式上有明顯的差異，通過blob工具，開啟面積和閾值使能，過濾干擾項，達到字符缺陷檢測的效果。測試樣本集中，OK的樣本為800張，NG的樣本為400張，OK的全部識別正常，NG的誤識別為4張，綜合識別率為99.7%。
總結：
在實際的應用環節發現，終端客戶對字符缺陷的需求要大于字符識別的需求，實際的噴碼過程中，噴碼錯誤的可能性非常低，往往會有設備異常導致的噴碼缺陷，這類缺陷是客戶需要剔除的，深度學習缺陷檢測技術剛好可以應對這類復雜的缺陷檢測需求。
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