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包装不再是全自动化进程的痛点

面对一直没有实现自动化的月饼包装环节，对食品生产质量有着严苛要求的利口福食品和对产品追求的李群自动化一拍即合，视觉设备多少钱，决定一起携手，借助更加柔性化的机器人解决方案，克服月饼生产自动化进程的较后一个环节---包装！

整条机器人月饼包装线包含5个工作站，17个工艺段，每小时上千盒的产能，全程只需4人监管，这些都是机器人月饼包装线的惊人数据。由李群自动化*的2台Apollo机器人，6台Artemis机器人组合而成的包装线，通过多机器人协同合作，同时在传送带跟踪管理和视觉系统的双重配合下，可以实现月饼分拣、月饼盒调整、月饼装盒、刀叉装盒、月饼合盖、装箱封箱等多项工艺，并实现包装的标准化。整条包装线采用的机器人具备操作简单、安全、稳定、准确和可连续工作的特性，让月饼包装突破了常规的人工和时间局限，全力推动包装工序的快速进行。

食品行业自动化进程的较后一个包装环节的创新，视觉设备现货，让食品行业对品质要求更加严格标准，并达到高度的一致。

两种较常用的物体照明方式是暗场照明和亮场照明。暗场照明从较低角度照明物体，在一个非常平滑如镜面般的物体表面上，反射的光将**出视觉检测设备的视场范围。这样的话，物体表面将呈现黑色，而通过视觉检测设备到的物体表面发光的部分，就对应着表面的缺陷或者划痕。而两场照明是与暗场照明相反，亮场照明是在成像物体上方打光，因此物体反射的光将会处于视觉检测设备的视场范围中。

那么，机器视觉系统设计的难点都有哪些？本文主要总结了一下五点，

一：打光的稳定性

工业视觉应用一般分成四大类：定位、测量、检测和识别，其中测量对光照的稳定性要求高，因为光照只要发生10-20%的变化，测量结果将可能偏差出1-2个像素，这不是软件的问题，这是光照变化，导致了图像上边缘位置发生了变化，即使再厉害的软件也解决不了问题，必须从系统设计的角度，排除环境光的干扰，北京视觉设备，同时要保证主动照明光源的发光稳定性。当然通过硬件相机分辨率的提升也是提高精度，抗环境干扰的一种办法了。比如之前的相机对应物空间尺寸是1个像素10um，而通过提升分辨率后变成 1个像素5um，精度近似可以认为提升1倍，对环境的干扰自然增强了。

*二：工件位置的不一致性

一般做测量的项目，无论是离线检测，还是在线检测，只要是全自动化的检测设备，首先做的一步工作都是要能找到待测目标物。每次待测目标物出现在拍摄视场中时，要能准确知道待测目标物在哪里，即使你使用一些机械夹具等，也不能特别高精度保证待测目标物每次都出现在同一位置的，这就需要用到定位功能，如果定位不准确，可能测量工具出现的位置就不准确，测量结果有时会有较大偏差

*三：标定

一般在高精度测量时需要做以下几个标定，一光学畸变标定（如果您不是用的软件镜头，视觉设备供应，一般都必须标定），二投影畸变的标定，也就是因为您安装位置误差代表的图像畸变校正，三物像空间的标定，也就是具体算出每个像素对应物空间的尺寸。

不过目前的标定算法都是基于平面的标定，如果待测量的物理不是平面的，标定就会需要作一些特种算法来处理，通常的标定算法是解决不了的。

此外有些标定，因为不方面使用标定板，也必须设计特殊的标定方法，因此标定不一定能通过软件中已有的标定算法全部解决。

*四：物体的运动速度

如果被测量的物体不是静止的，而是在运动状态，那么一定要考虑运动模糊对图像精度（模糊像素=物体运动速度*相机曝光时间），这也不是软件能够解决的。

*五：软件的测量精度

在测量应用中软件的精度只能按照1/2—1/4个像素考虑，好按照1/2，而不能向定位应用一样达到1/10-1/30个像素精度，因为测量应用中软件能够从图像上提取的特征点非常少。

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