矩案例 | 引领智能制造，机器视觉缺陷检测技术推动纸箱包装行业大变革

转载 2022-06-29 11:58 矩视智能

包装作为生产环节的最后一环，产品裂纹、漏装、异物、破损等异常都会直接影响产品质量，从而影响产品销售和品牌口碑，包装质量检测越来越受到生产厂家的重视。

外包装检测流程中，视觉检测系统会运用工业相机或红外线扫描检测箱体等数据，分析并上传至网站服务器，对商品外包装进行缺陷检测，标识质量、外包装毁坏、污垢、杂物等等，对不合格产品进行去除。

但在多情况下商家都是大致把突出的缺陷如起皱毁坏进行人为去除，由于在生产过程中不太可能24小时监测，因此在包装划痕、破洞、表面缺陷等问题上可能还会一直生产下去，造成浪费。

行业痛点

纸箱是目前最常见的，可以对各种产品进行外包装，具有抗压和防护的作用，减小所盛装物品因磕碰受损的几率，承担着容装、保护产品的重要责任，为运输提供便利，在生产制造和快递行业得到广泛应用。

纸箱的检测主要分为纸箱生产出厂前（包装前）和纸箱包装后。包装前的检测：纸箱生产过程中易出现裂纹、异物、破损等异常，所以出厂前的检测就十分重要。包装后的检测：现有技术纸箱包装产品多采用机械自动封装，经常出现包装纸箱破损，封装遗漏的情况发生，不仅影响产品形象，影响销售，还存在防护不到位产品受损的问题，所以在包装完成后需要对纸箱进行外观检测。为此，运用机器视觉检测可以对包装流程前后分别进行检测，发现问题可马上进行报警及停止设备运转，造成损失，与此同时也对质量进行了把关。

项目信息

一、检测物

纸箱外包装

二、检测要求

①检测纸箱的各个面，判断是否有外观不良。

②保证出厂前包装箱外观完好无明显破损，准确率达到98%以上

三、检测难点

①外观不良项目多且缺陷特征不规则，如划痕破洞、穿刺破洞、脱皮、表面压痕、裂口等

②纸箱有背景干扰（如文字、图案、胶带）

③传统视觉检测难以准确检测

解决办法

在机器视觉应用中，物件外观缺陷检测一直是行业痛点。纸箱外观缺陷中的划痕破洞、穿刺破洞、脱皮、表面压痕、裂口和姿态不同，很难用传统的视觉检测算法稳定检测。在此这个项目中，矩视云低代码平台凭借其独特的技术优势成为客户自动检测系统的首选。目前平台对纸箱的缺陷的描述分为4类标签：划痕破洞（划痕导致的破洞）、穿刺破洞（单点刺穿产生的破洞）、脱皮（表皮撕脱）、表面缺陷（如压痕、小的裂口）。