机器视觉在食品行业中的应用

2011-04-25 17:01

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导读： 验证包装的正确性主要凭借机器视觉系统采集的图像，通过软件进行分析图像来判定包装的正确性。包装的信息通常以字符，条形码或二维码的形式表现出来。因此如何迅速，准确的把这些信息解析出来，就是机器视觉所要解决的问题。

　　食品行业作为和人们的生命健康息息相关的一个行业，其质量控制越来越受到人们的关注，影响食品质量的不仅仅是食品的生产方式，食品有没有被正确包装及食品是否有杂质都是影响食品质量的重要环节。

　作为21世纪的新兴科技之一，机器视觉已经被广泛的应用于食品生产的各个环节。而机器视觉行业的领军者——DALSA 机器视觉更是凭借着其丰富的产品线，优越的产品性能在业界占据着主导地位。

　针对食品行业各种各样的生产流水线及不同的检测要求，DALSA拥有不同的视觉系统可以解决不同的检测难题：

　　A：业界最小的多处理器智能相机BOA系列，操作简单功能强大。

　　B：支持多相机的VA系统系列，多种型号可供选择。

　　C：千兆网相机视觉系统GEVA，拥有更快的速度及强大的系统整合性能。

   　视觉系统在食品行业的应用主要分为验证食品是否被正确包装和食品是否有杂质。

    　验证包装的正确性主要凭借机器视觉系统采集的图像，通过软件进行分析图像来判定包装的正确性。包装的信息通常以字符，条形码或二维码的形式表现出来。因此如何迅速，准确的把这些信息解析出来，就是机器视觉所要解决的问题。

    　食品是否有杂质等信息在食品行业的检测也是一个难点，针对外观检测DALSA IPD采用先进的算法，可以高速准确找到食品杂质所在位置，从而排除污染品。

字符的读取

　DALSA IPD视觉系统对生产批号等字符信息的解析主要采用了通用的 OCR识别技术。

　OCR即光学字符识别（Optical Character Recognition）技术，是指电子设备（例如扫描仪或工业相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。

　在工业上的机器视觉对OCR检测，则是通过拍照、图象处理的方式进行，对标准字符、非标准字符均可以进行高速，高可靠的识别。