紙杯缺陷檢測方案通過視覺軟件分區檢測的方法，可以有效檢出杯體不同位置的缺陷，并對問題紙杯進行自動剔除，能夠應用在不同形式的紙杯機中，確保高效、安全生產。

轉盤式紙杯機（左）與輸送線式紙杯機（右）

方案組成

硬件組成

方案硬件由?？禉C器人200萬或500萬面陣相機、12mm鏡頭組成，通過紅色或白色穹頂光源完成紙杯內壁、杯沿臟污缺陷和爆口缺陷檢測，能夠覆蓋寬130mm、高100mm的區域，視野范圍廣泛。

方案支持VC3000視覺控制器，實現“1拖2”工位檢測的功能。如切換不同規格的紙杯，只需調整架設距離和穹頂光源大小，無需更換其他硬件，整體調諧更加便捷。

方案架設示意圖

軟件組成

方案軟件由海康機器人VisonMaster算法平臺、定制框架軟件組成，包含生產數據統計。

對全杯身5個區域（杯沿，杯身上，杯身下，杯底接縫，杯底）的檢測中，支持用戶自定義開啟或關閉任一檢測項；同時還支持定制化框架軟件界面、自由定義ROI檢測區域和缺陷參數，用戶操作更加柔性和定制化，可以依據特定需求定制操作體驗。

方案優勢

? 檢測環境：支持有杯托和無杯托環境自由切換

? 杯類型：兼容牛皮紙和傳統白色紙杯缺陷檢測

? 紙杯尺寸：在視野范圍內且景深滿足的情況下，可自由切換紙杯口徑大小

? 方案效率：針對不同像素相機進行耗時優化，檢出效率可達300個/分鐘

? 檢測精度：為3*3個像素，即0.15*0.15mm的缺陷面積

? 檢測耗時：方案檢測整體耗時＜100ms （觸發拍照+算法處理+結果反饋）

檢測結果展示

左下圖為含有杯托的紙杯檢測效果圖，右圖為杯底檢測效果圖，通過深度學習算法，顏色較淺、難以檢測的臟污也可以有效檢測，補足傳統檢測方式的短板。

針對杯內缺陷進行直觀渲染，顯示缺陷面積和灰度閾值，可根據終端用戶的需求進行自由調控。

應用案例

在某紙杯生產廠缺陷檢測項目中，現場使用“1拖2”方案實現杯內壁和杯底的缺陷檢測，實時顯示每個紙杯口部、紙杯底部缺陷，操作人員一目了然。檢測結果由IO信號輸出，有效進行分類剔除，大幅提升生產效率。

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